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。

相关问题

python中请举例说明 torch.rand()和torch.randn()的区别

在PyTorch库中，`torch.rand()` 和 `torch.randn()` 都用于生成随机张量，但它们之间有一些关键区别：

1. `torch.rand(size)`: 这个函数会生成指定形状的浮点数张量，其值均匀地分布在区间 [0, 1] 上，包括0但不包括1。也就是说，所有元素都是独立的、从[0, 1)分布中抽取的。

例如：

import torch
random_tensor = torch.rand(3, 3)

这将创建一个3x3的矩阵，每个元素都在 (0, 1) 区间内。

2. `torch.randn(size)`: 则生成指定形状的浮点数张量，其值是从标准正态分布（平均值为0，标准差为1）中抽取的。这意味着生成的数值可能会有负数，而不仅仅是正数。

例如：

normal_tensor = torch.randn(3, 3)

这同样是一个3x3的矩阵，包含的是随机从正态分布中获取的值。

torch.rand.randn

torch.rand是一个函数，它返回一个张量，该张量包含了从均匀分布中随机抽取的数据。该函数可以接受一个或多个参数，用于指定张量的维度和形状。例如，torch.rand(4)会返回一个形状为(4,)的张量，其中包含了四个从均匀分布中随机抽取的数值。另外，torch.rand(2, 3)会返回一个形状为(2, 3)的张量，其中包含了从均匀分布中随机抽取的六个数值。均匀分布中随机抽取数据的函数，而torch.randn是从标准正态分布中随机抽取数据的函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pyTorch.randn()、rand()、cat()、pow()、scatter_()、.squeeze() 、.unsqueeze()](https://download.csdn.net/download/weixin_38606656/14884199)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [torch.rand 和 torch.randn](https://blog.csdn.net/weixin_43102043/article/details/124489334)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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