torch.random.normal

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。

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w = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1)), dtype=torch.float32) b = torch.zeros(1, dtype=torch.float32) 的(1, dtype=torch.float32)，1是什么意思

在这段代码中，`torch.zeros(1, dtype=torch.float32)`创建了一个形状为`(1,)`的浮点张量（tensor），其中`1`表示张量的长度或维度大小。这里的`1`表示创建一个长度为1的一维张量（向量）。这个张量被用作偏置项（bias）的初始化值。

在深度学习中，偏置项是一个常数，用于调整模型输出的偏移。它在模型中起到平移特征的作用。在这个例子中，偏置项是一个标量（长度为1的向量），因此我们使用`1`来表示其长度。

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？