torch::randn

`torch::randn` 是 PyTorch C++ API 中用于生成随机张量的函数之一，它可以生成一个张量，其中的元素服从均值为0，标准差为1的正态分布。

函数签名为：`torch::randn({size}, options)`。

其中，`{size}` 是一个张量的形状，如 `{3, 4}` 表示一个 $3\times 4$ 的张量。`options` 表示生成的张量的数据类型、设备等信息。例如，可以使用 `torch::kFloat32` 表示生成的张量的数据类型为 float32（即单精度浮点数），使用 `torch::kCUDA` 表示生成的张量存储在 GPU 上。

下面是一个示例代码，使用 `torch::randn` 生成一个形状为 `{2, 3}` 的随机张量，并打印出来：

#include <torch/torch.h>
#include <iostream>

int main() {
  auto options = torch::TensorOptions().dtype(torch::kFloat32);
  auto x = torch::randn({2, 3}, options);
  std::cout << "Random tensor:\n" << x << std::endl;
  return 0;
}

相关问题

int main() { torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("path/to/your/model.pt"); return 0; }

这段代码使用了 C++ 的 LibTorch 库来加载 PyTorch 模型。`torch::jit::load()` 函数可以从文件中读取模型，并返回一个 `torch::jit::script::Module` 对象，表示加载的模型。

在使用这个模型之前，你需要根据模型的输入和输出定义一个适当的推理函数。推理函数应该接受模型的输入，将其传递给模型，并返回模型的输出。以下是一个简单的示例：

#include <torch/script.h> // 包含 LibTorch 头文件

int main() {
    // 加载模型
    torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("path/to/your/model.pt");

    // 定义推理函数
    auto inference_func = [&](const torch::Tensor& input) -> torch::Tensor {
        // 将输入传递给模型
        std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
        inputs.push_back(input);
        torch::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();

        // 返回模型的输出
        return output;
    };

    // 使用推理函数进行推理
    torch::Tensor input = torch::randn({1, 3, 224, 224}); // 示例输入
    torch::Tensor output = inference_func(input); // 使用推理函数进行推理

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先加载了一个 PyTorch 模型，并定义了一个接受 Tensor 输入并返回 Tensor 输出的推理函数。在推理时，我们将示例输入传递给推理函数，并获得模型的输出。

randn torch

torch.randn()是一个用来生成随机数字的函数，这些随机数字满足标准正态分布（0~1）。\[3\]它可以接受一个整数或一个元组作为参数，用来指定生成的随机数字的维度。例如，torch.randn(3)会生成一个包含3个随机数字的一维张量，而torch.randn(3,4)会生成一个包含3行4列的二维张量。\[3\]这个函数的返回值是一个张量，可以通过print函数来打印出来。例如，对于torch.randn(3)生成的张量a，可以使用print("a:",a)来打印出a的值。同样地，对于torch.randn(3,4)生成的张量b，可以使用print("b:",b)来打印出b的值。\[3\]
#### 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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.randn()函数](https://blog.csdn.net/qq_42119367/article/details/110004734)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.randn用法](https://blog.csdn.net/weixin_47156261/article/details/116611894)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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