torch零碎小知识

1.torch.rand()函数

均匀分布
torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor

返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。

参数:

sizes (int...) - 整数序列，定义了输出张量的形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量

print(torch.rand(1, 5)) # 1行5列

输出：

tensor([[0.0975, 0.9950, 0.9687, 0.8556, 0.3420]])

2.torch.randn()

torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor

返回一个张量，包含了从标准正态分布（均值为0，方差为1，即高斯白噪声）中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。

参数:

sizes (int...) - 整数序列，定义了输出张量的形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量

print(torch.randn(1,5))

输出：

tensor([[ 1.5800,  0.4972,  0.3574, -0.1394, -0.6761]])

参考链接：https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/89815661

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原文：https://www.cnblogs.com/shuangcao/p/12864623.html