torch.randn函数

torch.randn函数是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。它可以用来创建指定大小的张量，并且张量中的元素是从标准正态分布中采样得到的随机数。

torch.randn函数的使用方式如下：

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

参数说明：

- `*size`：表示生成的随机数张量的大小。可以是一个整数，表示生成一个具有指定大小的1维张量，也可以是一个整数元组，表示生成一个具有指定大小的多维张量。

- `out`：可选参数，用于指定输出张量。

- `dtype`：可选参数，用于指定输出张量的数据类型，默认为None，表示使用默认的数据类型。

- `layout`：可选参数，用于指定输出张量的布局，默认为torch.strided。

- `device`：可选参数，用于指定输出张量所在的设备，默认为None，表示使用默认设备。

- `requires_grad`：可选参数，用于指定输出张量是否需要梯度计算，默认为False。

下面是一个示例：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x)

输出结果为：

tensor([[-0.1269, -0.3555, -0.3591, -1.1205],
        [-0.3322,  0.8111,  1.5413,  0.0835],
        [-0.6878, -0.6618, -0.3976, -0.6096]])

在这个例子中，我们使用torch.randn函数生成了一个3行4列的张量x，其中的元素是从标准正态分布中采样得到的随机数。