torch.normal函数

torch.normal是PyTorch中的一个函数，用于生成服从正态分布的随机数。它的语法如下：

torch.normal(mean, std, out=None)

其中，mean是一个张量，表示正态分布的均值；std是一个张量，表示正态分布的标准差；out是一个可选参数，表示输出的张量。如果不指定out，则函数会返回一个新的张量。

例如，下面的代码生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数张量：

import torch

x = torch.normal(mean=torch.zeros(3, 3), std=torch.ones(3, 3))
print(x)

输出：

tensor([[ 0.0239, -0.6317,  1.2278],
        [-0.0777, -0.3716,  1.0573],
        [-0.9482, -1.1047, -0.4047]])

这个张量中的每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中采样得到的。

相关问题

torch.normal函数详解

`torch.normal`是PyTorch中的一个函数，它用于生成具有指定均值和标准差的正态（高斯）分布随机数。这个函数可以返回一个张量（tensor），其中的每个元素都是独立同分布的随机样本。具体来说，`torch.normal`函数的用法如下：

torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None)

其中，参数的含义如下：
- `mean`：一个数或者是与`std`相同形状的张量，表示正态分布的均值。
- `std`：一个数或者是与`mean`相同形状的张量，表示正态分布的标准差。
- `generator`：一个可选的随机数生成器，用于生成随机数。
- `out`：一个可选的张量，输出结果将被存储在这个张量中。

如果`mean`和`std`都是标量，则返回一个形状相同的张量，其中每个元素都是从具有指定均值和标准差的正态分布中随机抽取的。

如果`mean`和`std`都是向量，则它们必须具有相同的形状，返回的张量的形状也与它们相同。在这种情况下，每个元素的均值和标准差分别对应于`mean`和`std`中的相应元素。

此外，还可以使用`mean`和`std`为张量的情况，此时结果张量的形状将与`mean`和`std`中较小的张量形状相匹配。

请注意，返回的随机数张量将根据`mean`和`std`的形状来确定其形状。

torch.normal函数的用法和注意事项

torch.normal函数用于从指定均值和标准差的正态分布中生成随机数。它的用法如下：

torch.normal(mean, std, out=None)

参数说明：
- mean：一个张量或浮点数，表示正态分布的均值。
- std：一个张量或浮点数，表示正态分布的标准差。
- out（可选）：输出张量。

注意事项：
- mean和std可以是标量（单个值）或张量（与输出张量大小相同）。
- 如果mean和std都是标量，则返回一个具有形状为out的张量。
- 如果mean和std都是张量，则它们的形状必须广播到相同形状，并返回一个具有相同形状的张量。

示例代码：

import torch

mean = 0
std = 1
out = torch.empty(3, 3)

torch.normal(mean, std, out=out)
print(out)