torch.rand()

torch.rand()函数是用来生成指定形状的随机数张量，张量中的每个元素都是从区间\[0, 1)内均匀分布的随机数。\[1\]这个函数没有参数来指定形状，所以生成的张量是一个标量。下面是一个使用torch.rand()函数的例子：

import torch

x = torch.rand()
print(x)

输出结果类似于：

0.123456789

其中的随机数是在区间\[0, 1)内生成的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

torch.rand

torch.rand是PyTorch库中的一个函数，用于生成一个指定大小的随机张量（tensor），张量中的元素值是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。函数的语法如下：

torch.rand(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，参数说明如下：
- sizes: 张量的形状，可以是一个整数或一个元组。
- out: 输出张量，可选参数。如果提供了此参数，则将结果存储到此张量中。
- dtype: 张量的数据类型，可选参数。默认为torch.float32。
- layout: 张量的布局，可选参数。默认为torch.strided。
- device: 张量所在的设备，可选参数。默认为当前设备。
- requires_grad: 是否需要计算梯度，可选参数。默认为False。

示例用法：

import torch

# 生成一个形状为(2, 3)的随机张量
x = torch.rand(2, 3)
print(x)

输出：

tensor([[0.7143, 0.5628, 0.1374],
        [0.2463, 0.4699, 0.0383]])

这里生成了一个2行3列的随机张量，每个元素都是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。

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。