torch random
时间: 2023-10-26 14:05:48 浏览: 72
torch.random是PyTorch中用于生成随机数的模块。它提供了一系列的随机数生成函数,可以用来生成各种分布的随机数。
下面是一些常用的torch.random函数:
1. torch.rand(size):生成一个[0, 1)区间内均匀分布的随机数,size参数指定了生成的随机数的形状。
2. torch.randn(size):生成一个标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数,size参数指定了生成的随机数的形状。
3. torch.randint(low, high, size):生成一个[low, high)区间内均匀分布的整数随机数,size参数指定了生成的随机数的形状。
4. torch.random(size):生成一个[0, 1)区间内均匀分布的随机数,size参数指定了生成的随机数的形状。
5. torch.randperm(n):生成一个0到n-1的随机排列。
请注意,以上函数都是在CPU上生成随机数的。如果需要在GPU上生成随机数,可以使用对应的函数后加上`.cuda()`来实现。
相关问题
torch.random
`torch.random`是PyTorch中的一个函数,用于生成随机数。它可以返回一个0到1之间的均匀分布的随机数。你可以使用如下方式调用该函数:
```python
import torch
random_number = torch.random()
print(random_number)
```
这将打印出一个随机数。每次调用`torch.random()`都会得到一个不同的随机数。
TORCH.RANDOM介绍
Torch.random是Torch的一个随机数生成库,它提供了多种随机数生成方法,包括伪随机数生成器和真随机数生成器。伪随机数生成器是基于确定性算法的,它们的输出看起来像随机数,但实际上是可以重现的。真随机数生成器是基于物理过程的,例如量子物理学或大气噪声,它们的输出是真正的随机数,不可预测和不可重现。Torch.random支持的随机数生成方法包括:uniform,normal,exponential,cauchy,logNormal等。用户可以根据需要选择适合自己的随机数生成方法。在机器学习中,Torch.random通常用于初始化模型参数或生成随机数据集等。