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函数可以用于从指定的均值和标准差中生成服从正态分布（高斯分布）的随机数。它的用法如下：

torch.normal(mean, std, size=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

参数解释：
- `mean`：一个张量或浮点数，表示正态分布的均值。
- `std`：一个张量或浮点数，表示正态分布的标准差。
- `size`：要生成的随机数的形状。它可以是一个整数或元组。
- `out`：输出张量，用于存储结果。如果未提供，则会创建一个新张量。
- `dtype`：输出张量的数据类型。如果未提供，则使用输入张量的数据类型。
- `layout`：输出张量的布局。
- `device`：输出张量的设备。
- `requires_grad`：指定是否为输出张量开启梯度计算。

示例用法：

import torch

mean = 0
std = 1
size = (3, 4)

random_tensor = torch.normal(mean, std, size=size)
print(random_tensor)

这会生成一个形状为(3, 4)的随机张量，其中元素服从均值为0，标准差为1的正态分布。