torch.random.normal
时间: 2023-10-31 18:59:49 浏览: 48
torch.random.normal是一个函数,用于生成服从正态分布的随机数。它的用法是通过调用torch.Tensor.normal_()方法,并传入所需的参数来生成正态分布的随机数。具体来说,可以使用torch.Tensor.normal_()方法来生成服从指定均值和标准差的正态分布的随机数。
在使用torch.Tensor.normal_()方法时,可以通过设置mean参数指定所需的均值,通过设置std参数指定所需的标准差。例如,如果要生成均值为0,标准差为1的正态分布的随机数,可以使用以下代码:
```
tensor = torch.Tensor(3, 3)
tensor.normal_(mean=0, std=1)
```
这将在tensor中生成一个3x3的张量,其中的元素是从均值为0,标准差为1的正态分布中随机采样得到的。
需要注意的是,torch.Tensor.normal_()是一个原地操作,会直接修改调用它的张量。如果不想修改原始张量,可以使用torch.Tensor.normal()方法,该方法返回一个新的张量,而不是在原始张量上进行修改。
综上所述,torch.random.normal可以通过使用torch.Tensor.normal_()方法,并设置均值和标准差参数来生成服从正态分布的随机数。
相关问题
torch.random_normal被取代
根据提供的代码,我们无法得知torch.random_normal是否被取代。因为代码中没有涉及到torch.random_normal。请注意,我们仅可以基于提供的引用内容回答问题。如果你有其他相关问题,请告诉我。
相关问题:
1. torch.random_normal是否有替代的函数?
2. 在PyTorch中如何生成随机正态分布的张量?
3. 有没有关于torch.random_normal的官方文档可以参考?
TORCH.RANDOM介绍
Torch.random是Torch的一个随机数生成库,它提供了多种随机数生成方法,包括伪随机数生成器和真随机数生成器。伪随机数生成器是基于确定性算法的,它们的输出看起来像随机数,但实际上是可以重现的。真随机数生成器是基于物理过程的,例如量子物理学或大气噪声,它们的输出是真正的随机数,不可预测和不可重现。Torch.random支持的随机数生成方法包括:uniform,normal,exponential,cauchy,logNormal等。用户可以根据需要选择适合自己的随机数生成方法。在机器学习中,Torch.random通常用于初始化模型参数或生成随机数据集等。