torch.randn和rand的区别
时间: 2023-10-02 18:05:04 浏览: 132
torch.randn是用于生成服从标准正态分布的随机数的函数,即均值为0,标准差为1的正态分布随机数。而torch.rand用于生成介于0和1之间的均匀分布随机数。
具体而言,torch.randn(size)会生成一个大小为size的张量,其中每个元素都是独立同分布的标准正态分布随机数(即均值为0,标准差为1)。而torch.rand(size)会生成一个大小为size的张量,其中每个元素都是介于0和1之间的均匀分布随机数。
因此,torch.randn和torch.rand的主要区别在于生成的随机数的分布不同。
相关问题
torch.randn(100)和np.random.rand(100)什么区别
`torch.randn(100)` 和 `np.random.rand(100)` 都是生成随机数的功能,但是它们分别来自于 PyTorch 和 NumPy 这两个常用的数据科学库。
1. **PyTorch** 中的 `torch.randn(100)` 会生成一个形状为 `(100,)` 的一维张量,其中包含的是均值为0、标准差为1的正态分布(也称高斯分布)随机数。张量是 PyTorch 的核心数据结构,适用于计算图(如深度学习模型),并且在GPU上可以高效地并行计算。
2. **NumPy** 的 `np.random.rand(100)` 则是生成一个同样形状为 `(100,)` 的数组,其元素也是均匀分布在 [0, 1] 区间内的随机浮点数。NumPy 的数组主要用于数值计算,并且与 Python 的其他部分紧密结合。
两者的主要区别在于:
- **数据类型**:`torch.randn` 默认生成的是双精度浮点型(torch.float64或torch.float32),而`np.random.rand`默认是 float 类型。
- **计算环境**:如果在需要构建神经网络或其他计算图的场景下,`torch.randn`更适合;对于纯粹的数组操作或数据分析,NumPy更为常见。
- **性能和扩展性**:在 GPU 上,`torch.randn`能利用硬件加速,而 `np.random.rand` 可能需要借助第三方库如 CuPy 来迁移到 GPU。
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。
阅读全文
相关推荐
















