torch.random_normal被取代
时间: 2023-11-09 10:50:09 浏览: 47
根据提供的代码,我们无法得知torch.random_normal是否被取代。因为代码中没有涉及到torch.random_normal。请注意,我们仅可以基于提供的引用内容回答问题。如果你有其他相关问题,请告诉我。
相关问题:
1. torch.random_normal是否有替代的函数?
2. 在PyTorch中如何生成随机正态分布的张量?
3. 有没有关于torch.random_normal的官方文档可以参考?
相关问题
torch.random.normal
torch.random.normal是一个函数,用于生成服从正态分布的随机数。它的用法是通过调用torch.Tensor.normal_()方法,并传入所需的参数来生成正态分布的随机数。具体来说,可以使用torch.Tensor.normal_()方法来生成服从指定均值和标准差的正态分布的随机数。
在使用torch.Tensor.normal_()方法时,可以通过设置mean参数指定所需的均值,通过设置std参数指定所需的标准差。例如,如果要生成均值为0,标准差为1的正态分布的随机数,可以使用以下代码:
```
tensor = torch.Tensor(3, 3)
tensor.normal_(mean=0, std=1)
```
这将在tensor中生成一个3x3的张量,其中的元素是从均值为0,标准差为1的正态分布中随机采样得到的。
需要注意的是,torch.Tensor.normal_()是一个原地操作,会直接修改调用它的张量。如果不想修改原始张量,可以使用torch.Tensor.normal()方法,该方法返回一个新的张量,而不是在原始张量上进行修改。
综上所述,torch.random.normal可以通过使用torch.Tensor.normal_()方法,并设置均值和标准差参数来生成服从正态分布的随机数。
torch.random.fork_rng介绍
torch.random.fork_rng是Torch的一个随机数生成器函数,它可以在当前随机数状态的基础上创建一个新的随机数状态,以便在一个程序中使用多个随机数生成器。在多线程或分布式训练中,每个线程或进程都需要有自己独立的随机数生成器,以确保它们生成的随机数序列不会相互影响。torch.random.fork_rng可以创建一个新的随机数状态,并将其设置为当前线程或进程的默认随机数状态。这样,每个线程或进程就可以使用自己独立的随机数生成器,而不会相互干扰。使用方法如下:
```
torch.random.fork_rng([state])
```
其中,state是一个可选的随机数状态。如果不提供state,则将当前的随机数状态作为新状态的基础。如果提供了state,则将state作为新状态的基础。每个线程或进程都应该使用不同的随机数状态,以确保它们生成的随机数序列不会相互影响。