torch.rand和randn的区别是什么

torch.rand和torch.randn是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.rand函数生成一个具有均匀分布的随机数张量，张量中的每个元素都是从[0, 1)的均匀分布中随机采样得到的。可以通过指定张量的形状来生成不同形状的随机数张量。

torch.randn函数生成一个具有标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数张量，张量中的每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。同样可以通过指定张量的形状来生成不同形状的随机数张量。

总结一下，torch.rand生成的是均匀分布的随机数张量，而torch.randn生成的是标准正态分布的随机数张量。

相关问题

torch.rand,randn,randint

在PyTorch中，torch.rand()函数用于生成均匀分布的随机数，而torch.randn()函数用于生成标准正态分布的随机数。

具体来说，torch.rand()函数生成的随机数在[0, 1)范围内，形状由参数size指定。例如，torch.rand(2, 3)会生成一个形状为2x3的张量，其中的元素值均匀分布在[0, 1)范围内。

而torch.randn()函数生成的随机数服从标准正态分布（均值为0，标准差为1），形状由参数size指定。例如，torch.randn(2, 3)会生成一个形状为2x3的张量，其中的元素值符合标准正态分布。

另外，还有torch.randint()函数用于生成指定范围内的随机整数。函数的参数包括范围的上下界、形状等。例如，torch.randint(1, 4, (2, 3, 2))会生成一个形状为2x3x2的张量，其中的元素值在1到4之间。

总结来说，torch.rand()生成均匀分布的随机数，torch.randn()生成标准正态分布的随机数，而torch.randint()生成指定范围内的随机整数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch中rand，randn, random以及normal的区别](https://blog.csdn.net/weixin_44739213/article/details/108617473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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torch.rand和torch.randn和torch.randint区别

`torch.rand`, `torch.randn`, 和 `torch.randint` 都是PyTorch库中的函数，用于生成随机张量，但在用途上略有不同：

1. `torch.rand(size, dtype=None, device=None, generator=None)`：生成均匀分布的浮点数随机张量，取值范围通常在 `[0, 1)` (包含0而不包含1)之间。这个函数适合于需要全概率分布的情况。

2. `torch.randn(size, mean=0.0, std=1.0, dtype=None, device=None, generator=None)`：生成标准正态分布的随机张量，其平均值默认为0，标准差默认为1。也就是说，它的数据服从均值为0，方差为1的高斯分布。

3. `torch.randint(low, high=None, size=None, dtype=torch.int64, device=None, generator=None)`：生成离散整数随机张量。`low` 表示最低值（包括），`high` 表示最高值（不包括）。如果`high`未提供，则会生成从0开始到`low-1`之间的随机整数。

简单来说，如果你需要连续的均匀分布，就用`rand`；想要模拟实际数据分布（如高斯分布）的，用`randn`；而当你需要随机生成特定范围内整数时，用`randint`。