torch.randn与torch.rand的区别
时间: 2023-09-25 08:14:29 浏览: 56
torch.randn和torch.rand都是用来生成随机数的函数,但是它们有一些区别。
torch.randn是生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的参数是一个表示生成随机数大小的元组或列表,比如torch.randn(3,4)会生成一个3行4列的张量,其中每个元素都是从标准正态分布中取出的随机数。
torch.rand是生成在[0,1)范围内均匀分布的随机数。它的参数也是一个表示生成随机数大小的元组或列表,比如torch.rand(3,4)会生成一个3行4列的张量,其中每个元素都是从[0,1)范围内取出的随机数。
所以,torch.randn生成的随机数更偏向于接近0,并且符合正态分布;而torch.rand生成的随机数在[0,1)范围内均匀分布。
相关问题
torch.rand与torch.randn
torch.rand和torch.randn都是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.rand函数会生成一个指定大小的张量,张量中的元素是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。例如,torch.rand(2, 3)会生成一个2行3列的张量,其中的元素是在[0, 1)范围内的随机数。[3]
torch.randn函数会生成一个指定大小的张量,张量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。例如,torch.randn(2, 3)会生成一个2行3列的张量,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随机数。[2]
需要注意的是,torch.rand和torch.randn生成的随机数是在每次运行时都会改变的,因此每次生成的结果可能不同。
torch.rand与torch.randn有何区别
torch.rand()和torch.randn()是PyTorch中用于生成张量的两个函数,它们之间的主要区别在于生成张量元素的方式不同[^1]。
1. torch.rand()函数生成的张量的元素是从[0, 1)的均匀分布中随机采样得到的。具体来说,它会生成一个指定大小的张量,并将其中的元素初始化为在[0, 1)范围内的随机值。
2. torch.randn()函数生成的张量的元素是从均值为0,方差为1的标准正态分布中随机采样得到的。具体来说,它会生成一个指定大小的张量,并将其中的元素初始化为从标准正态分布中采样得到的随机值。
下面是两个函数的示例代码:
1. 使用torch.rand()生成张量:
```python
import torch
# 生成一个大小为(2, 3)的张量,元素从[0, 1)的均匀分布中随机采样得到
x = torch.rand(2, 3)
print(x)
```
2. 使用torch.randn()生成张量:
```python
import torch
# 生成一个大小为(2, 3)的张量,元素从均值为0,方差为1的标准正态分布中随机采样得到
x = torch.randn(2, 3)
print(x)
```