torch.randn和torch.rand区别
时间: 2023-08-31 10:13:15 浏览: 167
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
torch.rand和torch.randn区别
torch.rand和torch.randn是PyTorch中用于生成随机数的函数。
torch.rand函数用于生成一个指定大小的张量,张量中的元素是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。例如,torch.rand(2, 3)将生成一个2行3列的张量,其中的元素是在[0, 1)范围内的随机数。
torch.randn函数用于生成一个指定大小的张量,张量中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中随机采样得到的。例如,torch.randn(2, 3)将生成一个2行3列的张量,其中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。
总结一下:
- torch.rand生成的是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。
- torch.randn生成的是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。
torch.rand和torch.randn的区别
torch.rand和torch.randn都是PyTorch中用于生成随机张量的函数,但它们生成随机数的方式有所不同。torch.rand生成在区间[0,1)内均匀分布的随机数,而torch.randn生成从标准正态分布(均值为0,标准差为1)中采样的随机数。因此,torch.rand生成的随机数范围在[0,1)内,而torch.randn生成的随机数可以在负无穷到正无穷之间。需要注意的是,torch.randn生成的随机数可以是小数,而不仅仅是整数。下面是代码示例:
```
import torch
# 生成在区间[0,1)内均匀分布的随机数
random_tensor1 = torch.rand((2, 3))
print(random_tensor1)
# 生成从标准正态分布中采样的随机数
random_tensor2 = torch.randn((2, 3))
print(random_tensor2)
```