torch.rand解析

torch.rand和torch.randn是PyTorch中的两个随机数生成函数。

torch.rand生成到1之间的均匀分布随机数，可以接受一个或多个参数来指定生成的随机数的形状。

torch.randn生成均值为，方差为1的正态分布随机数，也可以接受一个或多个参数来指定生成的随机数的形状。

相关问题

torch.randn(4)的输出结果

根据引用\[2\]中的代码示例，torch.randn(4)会返回一个形状为(4,)的张量，其中包含了从标准正态分布中抽取的四个随机数。这意味着输出结果将是一个一维张量，包含了四个随机数。请注意，具体的数值将根据每次运行代码时的随机性而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.rand、torch.randn及torch.normal的用法](https://blog.csdn.net/qq_45605482/article/details/123312260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [图像解析 torch.Tensor 的维度概念 && 用 torch.randn 举例](https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/124896084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.rand&torch.randn介绍](https://blog.csdn.net/scar2016/article/details/115746978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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