torch.randn

torch.randn 函数解析

torch.randn 是 PyTorch 中用于生成服从标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）的张量的函数。生成的张量中的元素是从正态分布中随机采样的。

函数签名

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

参数说明

• *size：可变参数，定义输出张量的形状。可以是整数或整数序列。
• out：可选参数，指定输出张量。
• dtype：可选参数，指定输出张量的数据类型，如 torch.float32、torch.float64 等。
• layout：可选参数，指定张量的内存布局，默认为 torch.strided。
• device：可选参数，指定张量存储的设备，如 'cpu' 或 'cuda'。
• requires_grad：可选参数，布尔值，指定张量是否需要梯度计算，默认为 False。

示例代码

生成一个形状为 (2, 3) 的标准正态分布张量：

import torch

# 生成 2x3 的标准正态分布张量
x = torch.randn(2, 3)
print(x)

生成一个形状为 (4, 4) 的张量，并指定数据类型和设备：

# 生成 4x4 的张量，数据类型为 float64，存储在 GPU 上
y = torch.randn(4, 4, dtype=torch.float64, device='cuda')
print(y)

注意事项

• 生成的张量元素服从标准正态分布（均值 0，标准差 1）。
• 如果需要其他均值和标准差的正态分布，可以使用 torch.normal 函数。
• 默认情况下，dtype 是 torch.float32，设备是 CPU。