torch.randn和torch.rand

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

torch.randn可以生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的输入参数是一个或多个整数，表示生成随机数的维度。返回的张量具有与输入参数相同的维度，并且其中的元素是独立同分布的标准正态随机数。

示例代码如下：

import torch

# 生成一个大小为(3, 2)的张量
x = torch.randn(3, 2)
print(x)

torch.rand可以生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的输入参数和返回值与torch.randn相同，表示生成随机数的维度。

示例代码如下：

import torch

# 生成一个大小为(3, 2)的张量
x = torch.rand(3, 2)
print(x)

这两个函数在深度学习中常用于初始化模型参数、生成噪声数据等。

相关问题

torch.randn和torch.rand区别

torch.randn和torch.rand是PyTorch中用于生成随机数的函数。它们的区别如下：

1. torch.randn: 这个函数用于生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。它接受一个或多个整数参数，代表生成随机数的维度大小。例如，torch.randn(3, 4)会生成一个形状为(3, 4)的2D张量，其中的元素是从标准正态分布中采样得到的随机数。

2. torch.rand: 这个函数用于生成在[0, 1)区间上均匀分布的随机数。与torch.randn类似，它也接受一个或多个整数参数来指定生成随机数的维度大小。例如，torch.rand(3, 4)会生成一个形状为(3, 4)的2D张量，其中的元素是从[0, 1)区间上均匀分布中采样得到的随机数。

总结来说，torch.randn生成的是符合标准正态分布的随机数，而torch.rand生成的是在[0, 1)区间上均匀分布的随机数。

torch.randn和torch.rand有区别吗

torch.randn和torch.rand是两个不同的函数，它们用于生成张量并且具有不同的特性。

torch.randn会生成一个张量，该张量的值是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机采样得到的。通常在深度学习中，我们使用torch.randn来初始化模型的权重或者生成高斯噪声。

而torch.rand会生成一个张量，该张量的值是从0到1的均匀分布中随机采样得到的。通常在深度学习中，我们使用torch.rand来初始化偏置或者生成随机噪声。

因此，这两个函数用途不同，生成的张量分布不同。