torch.normal函数
时间: 2024-05-04 12:19:09 浏览: 11
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:
```python
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:
```python
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
torch.normal函数可以用于从指定的均值和标准差中生成服从正态分布(高斯分布)的随机数。它的用法如下:
```python
torch.normal(mean, std, size=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
```
参数解释:
- `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。
- `size`:要生成的随机数的形状。它可以是一个整数或元组。
- `out`:输出张量,用于存储结果。如果未提供,则会创建一个新张量。
- `dtype`:输出张量的数据类型。如果未提供,则使用输入张量的数据类型。
- `layout`:输出张量的布局。
- `device`:输出张量的设备。
- `requires_grad`:指定是否为输出张量开启梯度计算。
示例用法:
```python
import torch
mean = 0
std = 1
size = (3, 4)
random_tensor = torch.normal(mean, std, size=size)
print(random_tensor)
```
这会生成一个形状为(3, 4)的随机张量,其中元素服从均值为0,标准差为1的正态分布。
torch.normal
`torch.normal(mean, std, out=None)`函数是PyTorch中的一个函数,用于产生服从正态分布的随机数。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,表示输出张量。
该函数的输出是一个张量,其形状与`mean`和`std`相同,其中每个元素都是从对应的正态分布中抽取的随机数。
例如,下面的代码使用`torch.normal`函数产生一个形状为`(3, 2)`的张量,其中每个元素都是从均值为0、标准差为1的正态分布中抽取的随机数:
```python
import torch
mean = torch.zeros(3, 2)
std = torch.ones(3, 2)
out = torch.normal(mean=mean, std=std)
print(out)
```
输出结果为:
```
tensor([[-0.1524, -0.4292],
[-0.1109, 0.2393],
[-1.2703, 0.0114]])
```
可以看到,输出的张量中的每个元素都是一个随机数,其值符合正态分布。