torch.normal参数详解

torch.normal(mean, std)函数用于生成正态分布的随机数，其中mean是均值，std是标准差。该函数返回一个张量，其形状与mean相同，其中每个元素都是从正态分布中随机抽取的数值。

例如，如果我们想要生成一个形状为(3, 2)的张量，其中每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机抽取的数值，可以使用以下代码：

require 'torch'
x = torch.normal(0, 1, 3, 2)
print(x)

输出结果可能如下所示：

 0.7258  0.4355
-0.2765 -0.7877
 0.3426 -0.1845
[torch.DoubleTensor of size 3x2]

需要注意的是，如果mean和std不是标量，则它们的形状必须相同或者其中一个是标量。如果mean和std都是标量，则生成的张量形状由第三个参数指定。

相关问题

torch.normal函数详解

`torch.normal`是PyTorch中的一个函数，它用于生成具有指定均值和标准差的正态（高斯）分布随机数。这个函数可以返回一个张量（tensor），其中的每个元素都是独立同分布的随机样本。具体来说，`torch.normal`函数的用法如下：

torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None)

其中，参数的含义如下：
- `mean`：一个数或者是与`std`相同形状的张量，表示正态分布的均值。
- `std`：一个数或者是与`mean`相同形状的张量，表示正态分布的标准差。
- `generator`：一个可选的随机数生成器，用于生成随机数。
- `out`：一个可选的张量，输出结果将被存储在这个张量中。

如果`mean`和`std`都是标量，则返回一个形状相同的张量，其中每个元素都是从具有指定均值和标准差的正态分布中随机抽取的。

如果`mean`和`std`都是向量，则它们必须具有相同的形状，返回的张量的形状也与它们相同。在这种情况下，每个元素的均值和标准差分别对应于`mean`和`std`中的相应元素。

此外，还可以使用`mean`和`std`为张量的情况，此时结果张量的形状将与`mean`和`std`中较小的张量形状相匹配。

请注意，返回的随机数张量将根据`mean`和`std`的形状来确定其形状。

torch.randn()返回的值在0-1之间是均匀分布的吗

回答: 不是的，torch.randn()返回的值不是均匀分布的，而是从均值为0，方差为1的正态分布中随机抽取的。\[2\] 如果你想要从均匀分布中随机抽取数据，可以使用torch.rand()函数。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.rand&torch.randn介绍](https://blog.csdn.net/scar2016/article/details/115746978)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [详解pytorch中的torch.rand、torch.randn、torch.normal、torch.linespace](https://blog.csdn.net/crud_player/article/details/114979704)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]