torch.rand与torch.randn有何区别
时间: 2024-05-11 14:10:59 浏览: 223
torch.rand()和torch.randn()是PyTorch中用于生成张量的两个函数,它们之间的主要区别在于生成张量元素的方式不同[^1]。
1. torch.rand()函数生成的张量的元素是从[0, 1)的均匀分布中随机采样得到的。具体来说,它会生成一个指定大小的张量,并将其中的元素初始化为在[0, 1)范围内的随机值。
2. torch.randn()函数生成的张量的元素是从均值为0,方差为1的标准正态分布中随机采样得到的。具体来说,它会生成一个指定大小的张量,并将其中的元素初始化为从标准正态分布中采样得到的随机值。
下面是两个函数的示例代码:
1. 使用torch.rand()生成张量:
```python
import torch
# 生成一个大小为(2, 3)的张量,元素从[0, 1)的均匀分布中随机采样得到
x = torch.rand(2, 3)
print(x)
```
2. 使用torch.randn()生成张量:
```python
import torch
# 生成一个大小为(2, 3)的张量,元素从均值为0,方差为1的标准正态分布中随机采样得到
x = torch.randn(2, 3)
print(x)
```
相关问题
torch.rand(), torch.randn(), torch.randint()的用法
torch.rand()函数返回一个张量,该张量由区间[0,1)上均匀分布的随机数填充。可以通过指定大小来创建不同形状的张量。例如,torch.rand(2,3)将创建一个2行3列的张量。
torch.randn()函数返回一个张量,该张量由标准正态分布(均值为0,方差为1)中的随机数填充。与torch.rand()类似,可以通过指定大小来创建不同形状的张量。
torch.randint()函数返回一个张量,该张量由区间[low, high)内的随机整数填充。可以通过指定大小和范围来创建不同形状的张量。例如,torch.randint(1, 10, (2,3))将创建一个2行3列的张量,其中的元素为1到9之间的随机整数。
python中请举例说明 torch.rand()和torch.randn()的区别
在PyTorch库中,`torch.rand()` 和 `torch.randn()` 都用于生成随机张量,但它们之间有一些关键区别:
1. `torch.rand(size)`: 这个函数会生成指定形状的浮点数张量,其值均匀地分布在区间 [0, 1] 上,包括0但不包括1。也就是说,所有元素都是独立的、从[0, 1)分布中抽取的。
例如:
```python
import torch
random_tensor = torch.rand(3, 3)
```
这将创建一个3x3的矩阵,每个元素都在 (0, 1) 区间内。
2. `torch.randn(size)`: 则生成指定形状的浮点数张量,其值是从标准正态分布(平均值为0,标准差为1)中抽取的。这意味着生成的数值可能会有负数,而不仅仅是正数。
例如:
```python
normal_tensor = torch.randn(3, 3)
```
这同样是一个3x3的矩阵,包含的是随机从正态分布中获取的值。
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