pytorch生成二维高斯分布的噪声，大小为256*256

可以使用以下代码生成指定大小的二维高斯分布噪声：

import torch

def gaussian_noise(size, sigma=1.0):
    noise = torch.randn(size) * sigma
    return noise.view(size)

size = (1, 256, 256) # 指定大小
sigma = 1.0 # 指定标准差

noise = gaussian_noise(size, sigma)
print(noise.shape) # 输出 (1, 256, 256)

上述代码中，`gaussian_noise` 函数可以生成指定大小和标准差的二维高斯分布噪声。其中，`torch.randn` 函数可以生成标准正态分布中的随机数，乘以 `sigma` 后即可得到指定标准差的高斯分布随机数。最后，使用 `view` 函数将一维的随机数转换为指定大小的二维噪声。