torch.randn()里面3个数
时间: 2024-01-16 19:12:18 浏览: 25
`torch.randn()`函数是PyTorch中用于生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数的函数,其语法如下:
```
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
```
其中,`*size`是一个可变参数,表示生成的随机数张量的形状,可以是一个整数,也可以是多个整数组成的元组。`out`是一个可选参数,表示输出张量。`dtype`表示输出张量的数据类型,默认为`torch.float32`。`layout`表示输出张量的布局,默认为`torch.strided`。`device`表示输出张量存放的设备,默认为当前设备。`requires_grad`表示是否需要计算梯度,默认为`False`。
因此,`torch.randn(3)`表示生成一个形状为`(3,)`的张量,其中包含3个服从标准正态分布的随机数。
相关问题
torch.randn torch.rand
torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.randn函数用于生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的语法如下:
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
其中,参数size表示生成随机数的维度大小,可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量,dtype参数用于指定输出的数据类型,layout参数用于指定张量的布局,device参数用于指定生成随机数的设备,requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。
torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下:
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
参数和功能与torch.randn函数相似,只是生成的随机数服从均匀分布。
torch.rand和torch.randn区别
torch.rand和torch.randn是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.rand函数用于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)将生成一个2行3列的张量,其中的元素是在[0, 1)范围内的随机数。
torch.randn函数用于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)将生成一个2行3列的张量,其中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。
总结一下:
- torch.rand生成的是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。
- torch.randn生成的是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。