torch.rand(), torch.randn(), torch.randint()的用法
时间: 2023-11-01 22:59:06 浏览: 141
torch.rand()函数返回一个张量,该张量由区间[0,1)上均匀分布的随机数填充。可以通过指定大小来创建不同形状的张量。例如,torch.rand(2,3)将创建一个2行3列的张量。
torch.randn()函数返回一个张量,该张量由标准正态分布(均值为0,方差为1)中的随机数填充。与torch.rand()类似,可以通过指定大小来创建不同形状的张量。
torch.randint()函数返回一个张量,该张量由区间[low, high)内的随机整数填充。可以通过指定大小和范围来创建不同形状的张量。例如,torch.randint(1, 10, (2,3))将创建一个2行3列的张量,其中的元素为1到9之间的随机整数。
相关问题
torch.rand,randn,randint
在PyTorch中,torch.rand()函数用于生成均匀分布的随机数,而torch.randn()函数用于生成标准正态分布的随机数。
具体来说,torch.rand()函数生成的随机数在[0, 1)范围内,形状由参数size指定。例如,torch.rand(2, 3)会生成一个形状为2x3的张量,其中的元素值均匀分布在[0, 1)范围内。
而torch.randn()函数生成的随机数服从标准正态分布(均值为0,标准差为1),形状由参数size指定。例如,torch.randn(2, 3)会生成一个形状为2x3的张量,其中的元素值符合标准正态分布。
另外,还有torch.randint()函数用于生成指定范围内的随机整数。函数的参数包括范围的上下界、形状等。例如,torch.randint(1, 4, (2, 3, 2))会生成一个形状为2x3x2的张量,其中的元素值在1到4之间。
总结来说,torch.rand()生成均匀分布的随机数,torch.randn()生成标准正态分布的随机数,而torch.randint()生成指定范围内的随机整数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch中rand,randn, random以及normal的区别](https://blog.csdn.net/weixin_44739213/article/details/108617473)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107710852)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torch.rand函数
torch.rand函数是PyTorch中的一个函数,用于生成一个具有均匀分布的随机张量。它的语法如下:
```python
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
```
其中,`*size`表示张量的大小(可接受多个参数来指定张量的形状),`out`表示输出张量,`dtype`表示数据类型,默认为`torch.float32`,`layout`表示张量的布局,默认为`torch.strided`,`device`表示张量所在的设备,默认为当前设备,`requires_grad`表示是否需要梯度,默认为`False`。
例子:
```python
import torch
# 生成一个形状为(2, 3)的随机张量
x = torch.rand(2, 3)
print(x)
```
输出:
```
tensor([[0.3646, 0.3292,0.6961],
[0.4427, 0.9513, 0.4151]])
```
这个函数会生成一个在[0, 1)范围内均匀分布的随机张量。如果你想生成其他范围内的随机数,可以使用其他函数,例如`torch.randn`(标准正态分布)、`torch.randint`(整数均匀分布)等。
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