torch.randn int8

抱歉，但是`torch.randn`函数不支持直接生成`int8`类型的随机数。该函数会返回一个张量，其中的元素是从标准正态分布（均值为0，方差为1）中随机采样得到的。默认情况下，返回的张量的数据类型是`float32`。如果你想要生成`int8`类型的随机数，你可以使用其他方法，例如将`torch.randn`返回的张量转换为`int8`类型。下面是一个示例代码：

import torch

# 生成随机数的张量，默认为float32类型
rand_tensor = torch.randn((3, 3))

# 将随机数张量转换为int8类型
int8_tensor = rand_tensor.to(torch.int8)

print(int8_tensor)

请注意，将`float32`类型的张量转换为`int8`类型可能会损失一些精度。

相关问题

torch.rand和torch.randn和torch.randint区别

`torch.rand`, `torch.randn`, 和 `torch.randint` 都是PyTorch库中的函数，用于生成随机张量，但在用途上略有不同：

1. `torch.rand(size, dtype=None, device=None, generator=None)`：生成均匀分布的浮点数随机张量，取值范围通常在 `[0, 1)` (包含0而不包含1)之间。这个函数适合于需要全概率分布的情况。

2. `torch.randn(size, mean=0.0, std=1.0, dtype=None, device=None, generator=None)`：生成标准正态分布的随机张量，其平均值默认为0，标准差默认为1。也就是说，它的数据服从均值为0，方差为1的高斯分布。

3. `torch.randint(low, high=None, size=None, dtype=torch.int64, device=None, generator=None)`：生成离散整数随机张量。`low` 表示最低值（包括），`high` 表示最高值（不包括）。如果`high`未提供，则会生成从0开始到`low-1`之间的随机整数。

简单来说，如果你需要连续的均匀分布，就用`rand`；想要模拟实际数据分布（如高斯分布）的，用`randn`；而当你需要随机生成特定范围内整数时，用`randint`。

torch.randn\

torch.randn()是PyTorch中用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数的函数。它的参数包括size和dtype。

size参数是一个用于指定生成随机数的尺寸的元组或整数。如果size是一个整数，那么返回的是一个尺寸为(size,)的一维张量。如果size是一个元组，那么返回的是一个尺寸为size的张量。

dtype参数是一个用于指定返回张量的数据类型的参数。它可以是torch.float32、torch.float64、torch.int32等等。如果不指定dtype参数，默认返回的张量数据类型是torch.float32。

所以，torch.randn()的各项参数可以总结为size和dtype。您可以根据自己的需求来灵活使用这两个参数来生成所需要的随机数张量。