那么和torch.randn(10)的type一样

是的，`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 和 `torch.randn(10)` 的类型是相同的。

`torch.randn(10)` 生成一个大小为 (10,) 的一维张量，其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。

而 `torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 也生成一个大小为 (10,) 的一维张量，其中每个元素都是从闭区间 [0, self.input_dim) 中随机选取的整数。

两者都属于 `torch.Tensor` 类型，且形状相同。因此，它们的类型是一样的。

相关问题

他的type是不是和torch.randn(10, 1)是一样的

不，`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 和 `torch.randn(10, 1)` 的类型是不同的。

`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 生成的是一个一维张量，其类型为 `torch.Tensor`。

而 `torch.randn(10, 1)` 生成的是一个二维张量，其中有 10 行和 1 列，其类型同样为 `torch.Tensor`。

虽然这两个张量都属于 `torch.Tensor` 类型，但它们的形状和维度是不同的。`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 是一个形状为 (10,) 的一维张量，而 `torch.randn(10, 1)` 是一个形状为 (10, 1) 的二维张量。

因此，这两个张量的类型相同，但形状和维度不同。

w1 = torch.randn(D_input, D_hidden).type(dtype)

This line of code initializes a tensor `w1` with random values drawn from a normal distribution with a mean of 0 and standard deviation of 1. The tensor has dimensions `D_input` by `D_hidden`, where `D_input` is the number of input units and `D_hidden` is the number of hidden units in the neural network. The tensor is of type `dtype`, which is a variable that specifies the data type of the tensor (e.g., float32 or float64).