Pytorch中randn和rand

最新推荐文章于 2025-10-08 11:58:28 发布
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本文详细介绍了PyTorch中用于生成随机数的两个关键函数：randn和rand。randn函数用于生成从标准正态分布中抽取的随机数，而rand函数则用于生成[0,1)之间的均匀分布随机数。此外，还提到了其他一些分布函数如normal以及线性间距向量的生成函数linspace。

Pytorch中randn和rand函数的用法

  • randn

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

返回一个包含了从标准正态分布中抽取的一组随机数的张量

size：张量的形状，

out:结果张量。（目前还没有看到使用这个参数的例子）

  • rand

torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor

但是它是[0,1)之间的均匀分布

  • 其他一些分布

离散正态分布
torch.normal(means, std, out=None) → → Tensor

线性间距向量
torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor

PyTorch 之 rand() 与 randn() 函数
牛牛博士博客
01-27 1179
PyTorch 之 rand() 与 randn() 函数
pytorch中五种常用随机矩阵构造方法：rand、randn、randn_like、randint、randperm
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-09 1万+
torch.randn_like()用于生成一个与输入张量大小相同的张量，其中填充了均值为 0 方差为 1 的正态分布的随机值。
PyTorch中torch.randn()函数的应用场景
最新发布
Jorunk的博客
10-08 1646
PyTorch中的torch.randn()函数用于生成服从标准正态分布的随机张量。它支持生成不同维度的张量，包括标量、向量、矩阵及更高维张量，并可调整分布参数。通过设置随机种子可控制结果的重复性。该函数广泛应用于神经网络权重初始化（如He/Xavier初始化）、数据增强（添加高斯噪声）、生成对抗网络（作为生成器输入）以及测试数据生成等场景。在权重初始化时，常结合特定分布调整方法（如kaiming_normal_）来优化训练效果。函数还支持生成大规模张量用于性能测试。
PyTorch-----torch.randn()函数详解
xinxin的博客
03-26 2447
requires_grad(可选):如果为True，则在反向传播期间将计算此张量的梯度。pin_memory(可选):如果为True，张量将被固定，从而使数据更快地传输到支持cuda的gpu。这将生成一个3x2张量，其中充满从标准正态分布中采样的随机数。dtype(可选):输出张量所需的数据类型。layout(可选):输出张量的内存布局。out(可选):输出张量。如果提供，结果将被写入这个张量，而不是创建一个新的张量。device(可选):分配张量的设备。size:指定输出张量维度的列表或元组。
Pytorch基础函数（一）生成随机张量——rand()与randn()
ADwenwen的博客
04-02 1万+
在PyTorch中，基本的数据单元为Tensor（张量），而对于Tensor的随机初始化，常用的就是rand()与randn()两个函数。 一、rand()函数 torch.rand(*size,out=None)
pytorch中torch.randn函数
phmatthaus的专栏
01-07 5494
原型： torch.randn(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor 参数： sizes (int...): a sequence of integers defining the shape of the output tensor. Can be a variable number of argumen...
深入浅出PyTorch函数torch.rand与torch.randn
枯木何日可逢春
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在PyTorch中Rand和randn Rand-like的区别
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### PyTorch中 `rand` 和 `randn` 及 `Rand-like` 函数的区别 #### 1. **`torch.rand`** `torch.rand` 是一种生成均匀分布随机数的方法，它会返回一个指定形状的张量，该张量中的元素服从 `[0, 1)` 范围内的均匀...
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pyTorch.randn()、rand()、cat()、pow()、scatter_()、.squeeze() 、.unsqueeze()
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在PyTorch中，这些函数是用来操作和生成张量的，它们是构建和处理神经网络模型的基础工具。让我们逐一深入理解这些函数。 1. **torch.randn()** `torch.randn()` 生成一个张量，其元素来自标准正态分布（均值为0，...
Pytorch中rand(),randn(),randint(),normal(),full()随机生成数据方法对比及运用
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这些方法的共同点是都可以用来创建一个张量，并且都可以指定输出张量的数据类型、形状、设备类型等参数。rand()01randn()randint()normal()meanstdfull()因此，在实际应用中需要根据具体情况选择不同的方法，以满足数据的需要。以下为几个方法的介绍及运用。
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Claroja
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