torch生成随机数组设置数据类型

在PyTorch中，生成随机数组通常使用`torch.randn()`或`torch.rand()`等函数，这些函数可以创建一个具有给定形状的张量，并填充随机数。如果你想设置生成数组的数据类型，可以通过`.type()`方法或者直接在函数中指定数据类型。

例如，使用`torch.randn()`函数生成一个随机数组，并设置数据类型为`torch.float32`（默认类型）：

import torch

# 生成一个随机数组，形状为(3, 4)，数据类型为torch.float32（默认类型）
random_tensor = torch.randn(3, 4)

如果你想设置数据类型为`torch.float64`或其他类型，可以在创建张量时直接指定：

# 生成一个随机数组，形状为(3, 4)，数据类型为torch.float64
random_tensor = torch.randn(3, 4, dtype=torch.float64)

或者使用`.type()`方法来更改已存在的张量的数据类型：

# 先创建一个默认类型的随机数组，然后更改其数据类型为torch.float64
random_tensor = torch.randn(3, 4).type(torch.float64)

注意，不同的数据类型会影响张量所占用的内存大小以及计算时的精度。