torch.randn(ishape)
时间: 2024-08-11 18:00:50 浏览: 31
`torch.randn(ishape)` 是 PyTorch 库中的一个函数,用于生成随机张量。`randn`代表从标准正态分布(也称高斯分布)中抽取数值,`ishape`是一个元组,定义了你想要创建的张量的形状。例如,如果你输入 `torch.randn((3, 4, 5))`,它会返回一个形状为 (3, 4, 5) 的三维张量,其中每个元素都是独立的、从标准正态分布中抽样得到的浮点数。
这个功能常用于初始化神经网络的权重、激活值或者是做数据增强等场景,能帮助模型快速地获得初始的随机参数,便于训练过程中的初始化。
相关问题
介绍下torch.randn
torch.randn是PyTorch中的一个函数,用于生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机张量。它的用法如下所示:
```python
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
```
其中,参数的含义如下:
- `*size`:表示生成随机张量的形状,可以是一个整数或一个整数元组。
- `out`:可选参数,用于指定输出张量。
- `dtype`:可选参数,用于指定输出张量的数据类型。
- `layout`:可选参数,用于指定输出张量的布局。
- `device`:可选参数,用于指定输出张量所在的设备。
- `requires_grad`:可选参数,用于指定输出张量是否需要梯度计算。
下面是一个示例,演示了如何使用torch.randn生成一个形状为(3, 4)的随机张量:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
```
输出结果类似于:
```
tensor([[ 0.1234, -0.5678, 1.2345, -0.9876],
[ 2.3456, -1.2345, 0.9876, -0.5432],
[-0.8765, 1.2345, -2.3456, 0.9876]])
```
这个随机张量的每个元素都是从标准正态分布中独立地随机采样得到的。
torch.randn参数
torch.randn是PyTorch中的一个函数,用于生成指定形状的随机数张量,这些随机数服从标准正态分布(均值为0,方差为1)。它的语法如下:
```python
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
```
其中,`*size`表示生成的张量的形状,`out`表示输出张量,`dtype`表示输出张量的数据类型,`layout`表示输出张量的布局,`device`表示输出张量所在的设备,`requires_grad`表示是否需要计算梯度。
例如,生成一个形状为(2, 3)的随机数张量可以使用以下代码:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3)
print(x)
```
输出结果如下:
```
tensor([[-0.1669, -0.1286, -0.7195],
[-0.2348, -0.9567, -0.9934]])
```
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