**torch.normal**
时间: 2023-11-17 09:08:55 浏览: 33
**torch.normal**是一个用于创建概率分布的张量的函数。它可以根据给定的均值和标准差创建一个张量,也可以根据给定的标量创建一个张量。在使用时,可以通过传递不同的参数来创建不同的概率分布。例如,可以使用均值和标准差创建正态分布,也可以使用标量创建均匀分布。在引用中的三个例子中,分别展示了如何使用不同的参数创建不同的概率分布。
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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.distributions.Normal
torch.distributions.Normal 是 PyTorch 中的一个概率分布类,用于表示正态分布。它可以用来生成符合正态分布的随机数,也可以计算正态分布的概率密度函数值、累积分布函数值等等。
在 PyTorch 中,可以通过创建一个 Normal 对象来表示一个正态分布。创建 Normal 对象时需要指定均值和标准差,例如:
```
import torch
from torch.distributions.normal import Normal
mu = torch.tensor([0.0])
sigma = torch.tensor([1.0])
normal = Normal(mu, sigma)
```
这个例子中,我们定义了一个均值为 0,标准差为 1 的正态分布。我们可以使用 `sample()` 方法来生成一个符合该分布的随机数:
```
sample = normal.sample()
```
我们也可以计算该分布的概率密度函数值:
```
pdf = normal.log_prob(sample)
```
这里的 `pdf` 是一个张量,其形状与 `sample` 相同,每个元素表示该随机数在该正态分布下的概率密度函数值。