torch.randn()

torch.randn()是一个PyTorch中的函数，用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。这个函数可以接受任意数量的参数，每个参数都是一个整数，代表生成的随机数的形状（shape）。例如，torch.randn(3, 4)将生成一个3行4列的矩阵，其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽样得到的。

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torch.randn

torch.randn() 是一个 PyTorch 函数，用于生成一个给定形状的张量，其中的元素是从标准正态分布（均值为0，方差为1）中随机采样得到的。它的语法如下：

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中：

- `*size`（可变参数）：张量的形状，可以是任意整数。
- `out`（Tensor，可选）：输出张量。
- `dtype`（torch.dtype，可选）：输出张量的数据类型。
- `layout`（torch.layout，可选）：输出张量的布局方式。
- `device`（torch.device，可选）：输出张量的设备。
- `requires_grad`（bool，可选）：是否需要计算梯度，默认为 `False`。

例如，生成一个形状为 (3, 4) 的标准正态分布张量，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x)

输出：

tensor([[ 0.2593, -0.5506, -0.1825, -0.2064],
        [ 0.2273, -0.0347, -1.2476, -0.3274],
        [ 0.3307, -0.3530, -0.6473,  0.2194]])