torch.randn指定种子

您可以使用torch.manual_seed()函数来设置随机数种子，从而使用torch.randn()生成具有相同随机数序列的张量。以下是一个示例代码：

import torch

# 设置种子
torch.manual_seed(42)

# 生成随机张量
x = torch.randn(3, 3)

print(x)

在上面的示例中，我们使用种子42来生成一个3x3的随机张量。通过设置相同的种子，您可以得到相同的随机数序列。

相关问题

torch.randn的用法

`torch.randn()`是PyTorch中用于生成随机数的函数，返回一个张量，包含从标准正态分布（均值为0，方差为1）中抽取的随机数。它的用法如下：

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

其中，`*size`是一个可变长度的参数，用于指定生成的随机数张量的形状。`out`是一个可选参数，用于指定输出张量的位置。`dtype`指定输出张量的数据类型，`layout`指定张量的布局，`device`指定张量所在的设备，`requires_grad`指定是否需要梯度。

例如，以下代码生成了一个形状为2x3的随机数张量：

import torch

x = torch.randn(2, 3)
print(x)

输出为：

tensor([[-0.3434, -0.0405, -1.3342],
        [ 1.2119, -0.5327,  0.2218]])

注意，每次调用`torch.randn()`都会生成不同的随机数。如果需要生成相同的随机数，可以使用`torch.manual_seed()`函数设置随机数种子。

pytorch randn创建的矩阵

`torch.randn()` 函数可以用来创建一个指定大小的张量，张量中的元素是从标准正态分布（均值为0，方差为1）中随机抽样得到的。下面是一个创建大小为 (3, 4) 的随机张量的例子：

import torch

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

输出结果如下所示：

tensor([[-1.0311, -0.1327, -0.6517, -0.1878],
        [ 1.2776,  0.3116,  0.9398,  1.8699],
        [-0.0627,  0.0658, -2.3764,  0.9018]])

注意，`torch.randn()` 函数生成的每个元素都是独立的随机数。如果需要生成一个固定种子的随机张量，可以使用 `torch.manual_seed()` 函数。例如：

import torch

torch.manual_seed(42)
rand_tensor = torch.randn(3, 4)
print(rand_tensor)

输出结果：

tensor([[-0.2347, -0.4102,  0.7610,  0.1217],
        [ 0.4439, -0.2553,  1.0105, -0.0293],
        [-0.1098, -0.4414, -0.1094,  0.2412]])