torch.rand(3, 60, 9）对应的keras代码

`torch.rand(3, 60, 9)`创建了一个形状为`(3, 60, 9)`的张量，其中第一个维度为3，第二个维度为60，第三个维度为9，包含了3个60行9列的随机矩阵。对应的keras代码如下：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为(3, 60, 9)的随机张量
x = tf.random.uniform((3, 60, 9))

# 打印张量的形状
print(x.shape)

其中，`tf.random.uniform`函数用于创建一个按照均匀分布随机采样的张量，其第一个参数指定了张量的形状为`(3, 60, 9)`。打印张量的形状可以使用`x.shape`。

相关问题

torch.randn torch.rand

torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的语法如下：
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，参数size表示生成随机数的维度大小，可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量，dtype参数用于指定输出的数据类型，layout参数用于指定张量的布局，device参数用于指定生成随机数的设备，requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。

torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下：
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

参数和功能与torch.randn函数相似，只是生成的随机数服从均匀分布。

torch.rand和torch.randn区别

torch.rand和torch.randn是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.rand函数用于生成一个指定大小的张量，张量中的元素是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。例如，torch.rand(2, 3)将生成一个2行3列的张量，其中的元素是在[0, 1)范围内的随机数。

torch.randn函数用于生成一个指定大小的张量，张量中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中随机采样得到的。例如，torch.randn(2, 3)将生成一个2行3列的张量，其中的元素是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。

总结一下：
- torch.rand生成的是在[0, 1)范围内均匀分布的随机数。
- torch.randn生成的是从均值为0、标准差为1的正态分布中采样得到的随机数。