torch.normal实现采样的原理
时间: 2024-06-02 22:08:19 浏览: 18
torch.normal函数用于从正态分布中采样随机数。其原理是基于Box-Muller变换,将两个均匀分布的随机变量转化为独立的、标准正态分布的随机变量。
Box-Muller变换的具体步骤如下:
1. 从区间[0,1]中均匀采样两个随机数u1和u2;
2. 计算变量z1和z2:
$z_1 = \sqrt{-2\ln u_1}\cos(2\pi u_2)$
$z_2 = \sqrt{-2\ln u_1}\sin(2\pi u_2)$
3. z1和z2就是两个独立的、标准正态分布的随机变量。
在实现torch.normal函数时,先通过torch.rand函数生成两个均匀分布的随机变量,然后进行Box-Muller变换得到两个独立的、标准正态分布的随机变量,然后通过线性变换将它们转化为指定均值和方差的正态分布随机变量。最终,返回指定形状的正态分布随机数。
相关问题
torch.random.normal
torch.random.normal是一个函数,用于生成服从正态分布的随机数。它的用法是通过调用torch.Tensor.normal_()方法,并传入所需的参数来生成正态分布的随机数。具体来说,可以使用torch.Tensor.normal_()方法来生成服从指定均值和标准差的正态分布的随机数。
在使用torch.Tensor.normal_()方法时,可以通过设置mean参数指定所需的均值,通过设置std参数指定所需的标准差。例如,如果要生成均值为0,标准差为1的正态分布的随机数,可以使用以下代码:
```
tensor = torch.Tensor(3, 3)
tensor.normal_(mean=0, std=1)
```
这将在tensor中生成一个3x3的张量,其中的元素是从均值为0,标准差为1的正态分布中随机采样得到的。
需要注意的是,torch.Tensor.normal_()是一个原地操作,会直接修改调用它的张量。如果不想修改原始张量,可以使用torch.Tensor.normal()方法,该方法返回一个新的张量,而不是在原始张量上进行修改。
综上所述,torch.random.normal可以通过使用torch.Tensor.normal_()方法,并设置均值和标准差参数来生成服从正态分布的随机数。
torch.normal函数
torch.normal是PyTorch中的一个函数,用于生成服从正态分布的随机数。它的语法如下:
```python
torch.normal(mean, std, out=None)
```
其中,mean是一个张量,表示正态分布的均值;std是一个张量,表示正态分布的标准差;out是一个可选参数,表示输出的张量。如果不指定out,则函数会返回一个新的张量。
例如,下面的代码生成一个均值为0,标准差为1的正态分布随机数张量:
```python
import torch
x = torch.normal(mean=torch.zeros(3, 3), std=torch.ones(3, 3))
print(x)
```
输出:
```
tensor([[ 0.0239, -0.6317, 1.2278],
[-0.0777, -0.3716, 1.0573],
[-0.9482, -1.1047, -0.4047]])
```
这个张量中的每个元素都是从均值为0,标准差为1的正态分布中采样得到的。
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