torch normal

您的问题是关于 PyTorch 中的正态分布随机数生成函数 `torch.normal`，是吗？

`torch.normal` 函数可以用来生成指定均值和标准差的正态分布随机数。其函数定义如下：

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

其中，`mean` 和 `std` 分别为均值和标准差，可以是标量或张量。`generator` 参数是一个随机数生成器，如果不指定则使用默认的全局随机数生成器。`out` 参数是一个可选的输出张量，用于存储结果。

以下是一个示例：

import torch

mean = torch.zeros(2)
std = torch.ones(2)
x = torch.normal(mean, std)
print(x)

输出：

tensor([-0.2029, -0.2477])

这里生成了一个长度为 2 的一维张量，其元素是从均值为 0，标准差为 1 的正态分布中随机采样得到的。

相关问题

torch normal函数

torch.normal()是一个用于生成服从正态分布的随机数的函数。它接受三个参数：means，std，out。其中means是一个张量，用于指定生成随机数的平均值；std是一个标量或与means相同形状的张量，用于指定生成随机数的标准差；out是一个可选参数，用于指定存储生成的随机数的张量。如果未指定out，则会返回一个新的张量。

以下是一些例子来说明torch.normal()的用法：

例子1：

torch.normal(mean=0.5, std=torch.arange(1, 6))

这个例子使用了指定的平均值0.5和标准差为从1到5的张量，生成了一个包含5个元素的张量。生成的随机数分别是0.5723、0.0871、-0.3783、-2.5689和10.7893。

例子2：

torch.normal(means=torch.arange(1, 6))

这个例子只指定了平均值，标准差使用默认值1.0。生成的随机数分别是1.1681、2.8884、3.7718、2.5616和4.2500。

因此，torch.normal()函数可以根据指定的平均值和标准差生成服从正态分布的随机数，并且可以根据需要自定义生成结果的存储位置。

torch.normal

torch.normal is a PyTorch function that generates a tensor of random numbers from a normal distribution with a mean and standard deviation specified by the user.

The syntax for torch.normal is as follows:

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

- mean: the mean of the normal distribution. This can be a scalar or a tensor with the same shape as the desired output tensor.
- std: the standard deviation of the normal distribution. This can be a scalar or a tensor with the same shape as the desired output tensor.
- out (optional): the output tensor. If provided, the random numbers will be generated into this tensor rather than a new one.

Example usage:

import torch

# Generate a tensor of size (3, 4) with random numbers from a normal distribution
# with mean 0 and standard deviation 1
x = torch.normal(0, 1, size=(3, 4))
print(x)

Output:

tensor([[-1.0262, -0.7695,  0.1677, -0.0408],
        [-1.2485, -1.4555,  0.2709,  0.2705],
        [-1.6543, -1.0819,  1.0578, -0.3285]])