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。

lambda: torch.randn

C知道：你想要生成一个服从标准正态分布的随机数张量，可以使用PyTorch的torch.randn函数。以下是示例代码：

import torch

rand_tensor = torch.randn()
print(rand_tensor)

这将打印出一个随机的标量值，服从标准正态分布。如果你想生成一个具有特定形状的随机数张量，可以传递相应的参数给torch.randn函数。例如，要生成一个形状为(3, 3)的随机数张量，可以这样做：

rand_tensor = torch.randn(3, 3)
print(rand_tensor)

希望对你有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。