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📜  Python – Pytorch randn() 方法

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:55:15.402000             🧑  作者: Mango

Python – Pytorch randn() 方法

PyTorch torch.randn()返回由可变参数大小定义的张量（定义输出张量形状的整数序列），其中包含来自标准正态分布的随机数。

让我们通过几个例子来看看这个概念：

示例 1：

Python
# import pytorch library
import torch
 
# create a tensor of size 2 x 4
input_var = torch.randn(2,4)
 
print (input_var)

Python3
# import Pytorch library
import torch
 
# create a 3-dimensional tensor
# of 4 x 5
input_var =  torch.randn(3, 4, 5,
                     requires_grad = True)
print(input_var)

Python3
# import Pytorch library
import torch
 
# error occur
input_var =  torch.randn(3.0, 4.0, 5.0,
                     requires_grad = True)
print(input_var)


输出： 

tensor([[-1.4313, -0.3831, -0.8356, -1.5555],
        [-1.2749, -1.1872, -0.4983,  0.1029]])

这将返回一个大小为 2 × 4 的张量，其中填充了来自标准正态分布的值，即均值为 0，方差为 1。

示例 2：

Python3 

# import Pytorch library
import torch
 
# create a 3-dimensional tensor
# of 4 x 5
input_var =  torch.randn(3, 4, 5,
                     requires_grad = True)
print(input_var)


输出：

这将返回一个大小为 3 × 4 × 5 的张量，其中填充了随机数，执行时还会记录梯度值。
示例 3：

Python3 

# import Pytorch library
import torch
 
# error occur
input_var =  torch.randn(3.0, 4.0, 5.0,
                     requires_grad = True)
print(input_var)


输出：

size 参数不能采用浮点数，因此会产生错误。