.1.2 torch.randn && torch.randperm

`torch.randn` 和 `torch.randperm` 是 PyTorch 中两个常用的功能函数。

1. **torch.randn()**: 这是一个随机数生成函数，它用于从标准正态分布（mean=0, std=1）生成张量。它的语法通常是 `torch.randn(size)` 或者 `torch.randn(*size)`, 其中 `size` 参数可以指定生成张量的维度和形状。这个函数常用于初始化神经网络模型的权重或创建噪声输入数据。

2. **torch.randperm()**: 这个函数用于生成一个给定大小的整数序列，并按照随机排列返回一个新的张量。这对于数据增强、随机化训练过程或在排序算法中打乱元素顺序非常有用。其基本用法是 `torch.randperm(n)`，其中 `n` 是想要生成随机排列的元素数量。

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 randn randint

torch.rand()函数用于生成一个给定大小的随机张量，张量的值在0和1之间均匀分布。该函数的输入参数是张量的大小。例如，torch.rand(2,3)将生成一个2x3的张量，其中的值在0和1之间均匀分布。

torch.randn()函数用于生成一个给定大小的随机张量，张量的值服从均值为0，标准差为1的正态分布。该函数的输入参数是张量的大小。例如，torch.randn(2,3)将生成一个2x3的张量，其中的值服从均值为0，标准差为1的正态分布。

torch.randint()函数用于生成一个给定大小的随机整数张量，张量的值在给定的上下限之间。该函数的输入参数包括张量的大小、上限和下限。例如，torch.randint(0, 10, (2,3))将生成一个2x3的张量，其中的值在0和9之间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [torch.rand、torch.randn区别](https://blog.csdn.net/qq_35781239/article/details/106981340)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]