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。

相关问题

torch.randn

torch.randn() 是一个 PyTorch 函数，用于生成一个给定形状的张量，其中的元素是从标准正态分布（均值为0，方差为1）中随机采样得到的。它的语法如下：

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

其中：

- `*size`（可变参数）：张量的形状，可以是任意整数。
- `out`（Tensor，可选）：输出张量。
- `dtype`（torch.dtype，可选）：输出张量的数据类型。
- `layout`（torch.layout，可选）：输出张量的布局方式。
- `device`（torch.device，可选）：输出张量的设备。
- `requires_grad`（bool，可选）：是否需要计算梯度，默认为 `False`。

例如，生成一个形状为 (3, 4) 的标准正态分布张量，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x)

输出：

tensor([[ 0.2593, -0.5506, -0.1825, -0.2064],
        [ 0.2273, -0.0347, -1.2476, -0.3274],
        [ 0.3307, -0.3530, -0.6473,  0.2194]])