torch.randn各项参数

torch.randn()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。它的参数包括size和dtype。

size参数是一个用于指定生成随机数的尺寸的元组或整数。如果size是一个整数，那么返回的是一个尺寸为(size,)的一维张量。如果size是一个元组，那么返回的是一个尺寸为size的张量。

dtype参数是一个用于指定返回张量的数据类型的参数。它可以是torch.float32、torch.float64、torch.int32等等。如果不指定dtype参数，默认返回的张量数据类型是torch.float32。

所以，torch.randn()的各项参数可以总结为size和dtype。您可以根据自己的需求来灵活使用这两个参数来生成所需要的随机数张量。

相关问题

torch.randn\

torch.randn()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。它的参数包括size和dtype。

size参数是一个用于指定生成随机数的尺寸的元组或整数。如果size是一个整数，那么返回的是一个尺寸为(size,)的一维张量。如果size是一个元组，那么返回的是一个尺寸为size的张量。

dtype参数是一个用于指定返回张量的数据类型的参数。它可以是torch.float32、torch.float64、torch.int32等等。如果不指定dtype参数，默认返回的张量数据类型是torch.float32。

所以，torch.randn()的各项参数可以总结为size和dtype。您可以根据自己的需求来灵活使用这两个参数来生成所需要的随机数张量。

torch.reshape（）括号中的各项参数意义

torch.reshape()函数用于改变张量的形状，括号中的各项参数的意义如下：

- `input`：要改变形状的输入张量。
- `shape`：新的形状。可以是一个整数元组或是一个可迭代对象，用于指定新的形状。如果某一维度为-1，则会自动计算该维度的大小。
- `out`（可选）：输出张量，用于存储结果。如果未提供，则会创建一个新的张量来存储结果。

例如，可以使用以下代码将一个3x4的张量转换为一个2x6的张量：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
y = torch.reshape(x, (2, 6))
print(y.shape)  # 输出 torch.Size([2, 6])

在上述示例中，`x`是一个3x4的张量，通过调用`torch.reshape(x, (2, 6))`，将其转换为一个2x6的张量，并将结果存储在`y`中。最后，打印出`y`的形状，结果为`torch.Size([2, 6])`。