torch.randn参数

torch.randn是PyTorch中的一个函数，用于生成指定形状的随机数张量，这些随机数服从标准正态分布（均值为0，方差为1）。它的语法如下：

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，`*size`表示生成的张量的形状，`out`表示输出张量，`dtype`表示输出张量的数据类型，`layout`表示输出张量的布局，`device`表示输出张量所在的设备，`requires_grad`表示是否需要计算梯度。

例如，生成一个形状为(2, 3)的随机数张量可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(2, 3)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[-0.1669, -0.1286, -0.7195],
        [-0.2348, -0.9567, -0.9934]])

相关问题

torch.randn各项参数

torch.randn()是PyTorch中用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数的函数。它的参数包括size和dtype。

size参数是一个用于指定生成随机数的尺寸的元组或整数。如果size是一个整数，那么返回的是一个尺寸为(size,)的一维张量。如果size是一个元组，那么返回的是一个尺寸为size的张量。

dtype参数是一个用于指定返回张量的数据类型的参数。它可以是torch.float32、torch.float64、torch.int32等等。如果不指定dtype参数，默认返回的张量数据类型是torch.float32。

所以，torch.randn()的各项参数可以总结为size和dtype。您可以根据自己的需求来灵活使用这两个参数来生成所需要的随机数张量。

torch.randn

torch.randn()是一个PyTorch中的函数，用于生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。这个函数可以接受任意数量的参数，每个参数都是一个整数，代表生成的随机数的形状（shape）。例如，torch.randn(3, 4)将生成一个3行4列的矩阵，其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽样得到的。