pytorch中torch.randn

torch.randn()是一个PyTorch函数，用于创建一个给定形状（shape）的张量（tensor），它的元素被随机采样自标准正态分布（mean=0，std=1）。

比如，如果你想要创建一个形状为(3,4)的张量，元素都是从标准正态分布中随机采样得到的，你可以这样写：

import torch

x = torch.randn(3, 4)

这将创建一个3行4列的张量x，它的元素是随机采样自标准正态分布的。

相关问题

假设x=torch.arange(4.0)，X=torch.randn(4,4), w=torch.randn(4), y = torch.tens or([2,2,2, 2]) 用pytorch求出上述倒数结果。

可以使用以下代码求出上述倒数结果：

import torch

x = torch.arange(4.)
X = torch.randn(4, 4)
w = torch.randn(4)
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2])

result = torch.sum((torch.exp(x) + torch.mm(X, w)) / y)
print(result)

torch.randn torch.rand

torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的语法如下：
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，参数size表示生成随机数的维度大小，可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量，dtype参数用于指定输出的数据类型，layout参数用于指定张量的布局，device参数用于指定生成随机数的设备，requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。

torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下：
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

参数和功能与torch.randn函数相似，只是生成的随机数服从均匀分布。