torch.randn不可导
时间: 2023-06-26 20:09:36 浏览: 46
是的,torch.randn()生成随机数的过程是不可导的。因此,如果在神经网络的反向传播中需要对随机数进行梯度计算,就不能使用torch.randn()函数。通常情况下,我们可以使用torch.nn.Parameter()将需要学习的参数初始化为随机数,并在反向传播中对其进行梯度计算。如果需要在模型中使用随机数,可以考虑使用torch.manual_seed()函数设置随机数种子,以确保结果的可重复性。
相关问题
torch.randn()参数
torch.randn() 函数用于生成随机的张量,参数 device 用于指定生成张量所在的设备。
device 参数可选的值有以下几种:
- 如果未指定 device 参数,则默认为当前默认设备。
- 如果指定了 device 参数为字符串 "cpu",则生成的张量将位于 CPU 上。
- 如果指定了 device 参数为字符串 "cuda" 或 "cuda:0",则生成的张量将位于当前可用的第一个 CUDA 设备上。如果没有可用的 CUDA 设备,则会抛出异常。
- 如果指定了 device 参数为字符串 "cuda:n",其中 n 是一个非负整数,表示生成的张量将位于 CUDA 设备编号 n 上。如果指定的设备不存在,则会抛出异常。
- 如果指定了 device 参数为 torch.device 对象,则生成的张量将位于该设备上。
示例使用:
```
import torch
# 在 CPU 上生成随机张量
x_cpu = torch.randn(3, 4, dev
torch.randn(20, 5) 的用法
torch.randn(20, 5) 是 PyTorch 中用于生成一个大小为 (20, 5) 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。
具体来说,torch.randn() 函数可以接受任意数量的整数作为输入,这些整数指定了生成张量的形状。在本例中,我们传入了两个整数 20 和 5,因此生成了一个 20 行 5 列的张量。这个张量的值是随机生成的,但它们的分布遵循标准正态分布。
需要注意的是,torch.randn() 函数生成的张量是不可导的(即不能用于反向传播),如果需要可导的随机张量,可以使用 torch.randn_like() 或 torch.rand() 函数。