torch.random.uniform

torch.random.uniform 是 PyTorch 中的一个函数，用于生成服从均匀分布的随机数。它的语法为：

torch.random.uniform(from=0, to=1, *, generator=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

其中 from 和 to 分别指定了生成随机数的范围，generator 指定了随机数生成器，out 指定了输出张量，dtype 指定了输出张量的数据类型，layout 指定了输出张量的布局，device 指定了输出张量所在的设备，requires_grad 指定了输出张量是否需要求导。

相关问题

修改下列代码:import torch import torch.nn as nn import random import math def generate_real(): data = torch.tensor([ random.uniform(0.0, math.sin(3.1415926 / 4)), random.uniform(1.0, math.sin(3.1415926 * 3 / 4)), random.uniform(0.0, math.sin(3.1415926 * 5 / 4)), random.uniform(-1.0, math.sin(3.1415926 * 7 / 4)) ]) return data def generate_test(): data = torch.tensor([random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random(), random.random() ]) return data

import torch
import torch.nn as nn
import random
import math

def generate_real():
data = torch.tensor([
random.uniform(0.0, math.sin(math.pi / 4)),
random.uniform(1.0, math.sin(math.pi * 3 / 4)),
random.uniform(0.0, math.sin(math.pi * 5 / 4)),
random.uniform(-1.0, math.sin(math.pi * 7 / 4))
])
return data

def generate_test():
data = torch.tensor([random.random() for _ in range(9)])
return data

# 修改内容：
# 1. 将 math.pi 替换为 3.1415926
# 2. 生成 generate_test 函数的数据改为生成9个随机数
# 3. 为了代码可读性，将生成列表中的数值拆分到多行写

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。