torch.randn的用法
时间: 2023-10-14 07:30:25 浏览: 54
`torch.randn()`是PyTorch中用于生成随机数的函数,返回一个张量,包含从标准正态分布(均值为0,方差为1)中抽取的随机数。它的用法如下:
```
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
```
其中,`*size`是一个可变长度的参数,用于指定生成的随机数张量的形状。`out`是一个可选参数,用于指定输出张量的位置。`dtype`指定输出张量的数据类型,`layout`指定张量的布局,`device`指定张量所在的设备,`requires_grad`指定是否需要梯度。
例如,以下代码生成了一个形状为2x3的随机数张量:
```
import torch
x = torch.randn(2, 3)
print(x)
```
输出为:
```
tensor([[-0.3434, -0.0405, -1.3342],
[ 1.2119, -0.5327, 0.2218]])
```
注意,每次调用`torch.randn()`都会生成不同的随机数。如果需要生成相同的随机数,可以使用`torch.manual_seed()`函数设置随机数种子。
相关问题
torch.rand torch.randn
引用\[3\]:torch.rand是一个函数,用于生成指定大小的随机数张量。它的用法是torch.rand(*sizes, out=None),其中*sizes是一个可变长度的参数,用于指定生成张量的大小。生成的张量的元素是在区间\[0, 1)上均匀分布的随机数。例如,torch.rand(2, 3)将生成一个大小为2x3的张量,其中的元素是在区间\[0, 1)上的随机数。\[3\]
引用\[2\]:torch.randn也是一个函数,用于生成指定大小的随机数张量。它的用法是torch.randn(*sizes, out=None),其中*sizes是一个可变长度的参数,用于指定生成张量的大小。生成的张量的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。例如,torch.randn(2, 3)将生成一个大小为2x3的张量,其中的元素是从标准正态分布中抽取的随机数。\[2\]
所以,torch.rand和torch.randn都是用于生成随机数张量的函数,不同之处在于生成的随机数的分布不同。torch.rand生成的随机数是在区间\[0, 1)上均匀分布的,而torch.randn生成的随机数是从标准正态分布中抽取的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torch.rand、torch.randn及torch.normal的用法](https://blog.csdn.net/qq_45605482/article/details/123312260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [torch.randn和torch.rand有什么区别](https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/89815661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
介绍下torch.randn
torch.randn是PyTorch中的一个函数,用于生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机张量。它的用法如下所示:
```python
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
```
其中,参数的含义如下:
- `*size`:表示生成随机张量的形状,可以是一个整数或一个整数元组。
- `out`:可选参数,用于指定输出张量。
- `dtype`:可选参数,用于指定输出张量的数据类型。
- `layout`:可选参数,用于指定输出张量的布局。
- `device`:可选参数,用于指定输出张量所在的设备。
- `requires_grad`:可选参数,用于指定输出张量是否需要梯度计算。
下面是一个示例,演示了如何使用torch.randn生成一个形状为(3, 4)的随机张量:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
```
输出结果类似于:
```
tensor([[ 0.1234, -0.5678, 1.2345, -0.9876],
[ 2.3456, -1.2345, 0.9876, -0.5432],
[-0.8765, 1.2345, -2.3456, 0.9876]])
```
这个随机张量的每个元素都是从标准正态分布中独立地随机采样得到的。