torch.rand和torch.randn

torch.rand和torch.randn是PyTorch中的两个随机数生成函数。

torch.rand生成到1之间的均匀分布随机数，可以接受一个或多个参数来指定生成的随机数的形状。

torch.randn生成均值为，方差为1的正态分布随机数，也可以接受一个或多个参数来指定生成的随机数的形状。

相关问题

torch.rand和torch.randn和torch.randint区别

`torch.rand`, `torch.randn`, 和 `torch.randint` 都是PyTorch库中的函数，用于生成随机张量，但在用途上略有不同：

1. `torch.rand(size, dtype=None, device=None, generator=None)`：生成均匀分布的浮点数随机张量，取值范围通常在 `[0, 1)` (包含0而不包含1)之间。这个函数适合于需要全概率分布的情况。

2. `torch.randn(size, mean=0.0, std=1.0, dtype=None, device=None, generator=None)`：生成标准正态分布的随机张量，其平均值默认为0，标准差默认为1。也就是说，它的数据服从均值为0，方差为1的高斯分布。

3. `torch.randint(low, high=None, size=None, dtype=torch.int64, device=None, generator=None)`：生成离散整数随机张量。`low` 表示最低值（包括），`high` 表示最高值（不包括）。如果`high`未提供，则会生成从0开始到`low-1`之间的随机整数。

简单来说，如果你需要连续的均匀分布，就用`rand`；想要模拟实际数据分布（如高斯分布）的，用`randn`；而当你需要随机生成特定范围内整数时，用`randint`。

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。