Day 48 随机函数与广播机制

@浙大疏锦行

知识点回顾：

1. 随机张量的生成：torch.randn函数
2. 卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）
3. pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制

ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致

1. 随机张量生成：torch.randn 函数的通俗理解

torch.randn就像是一个 "随机数生成器"，专门用来创建服从服从标准正态分布（也就是我们常说的 "钟形曲线"）的数字表格（张量）。

 

• 标准正态分布：生成的数字大部分集中在 - 1 到 1 之间，少数会在 - 2 到 2 之间，极个别会超出这个范围（符合均值为 0、标准差为 1 的特性）
• 张量形状：你告诉它想要几行几列（或更高维度），它就生成对应形状的表格。比如torch.randn(2,3)会给你一个 2 行 3 列的表格，每个格子里都是随机数
• 应用场景：神经网络初始化权重时常用它，因为随机数围绕 0