本文主要是介绍torch.randn()函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
torch.randn函数是PyTorch中用于生成具有正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数的函数。它可以用于创建具有指定形状的张量，并且张量中的每个元素都是独立的随机数，遵循标准正态分布（均值为0，标准差为1），该函数的构成如下：
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
下面是各个参数的解释：
-
*size：表示生成的张量的形状。这是一个可变参数，你可以传递一个或多个整数来指定张量的形状。例如，torch.randn(2, 3)将创建一个形状为(2, 3)的张量。 -
out：可选参数，如果指定了这个参数，生成的随机张量将会被存储在这个参数指定的张量中。 -
dtype：可选参数，用于指定生成的随机张量的数据类型。默认为None，表示使用默认的数据类型（通常是float32）。 -
layout：可选参数，用于指定生成的随机张量的布局。默认是torch.strided，通常不需要修改。 -
device：可选参数，用于指定生成的随机张量所在的设备。默认是None，表示使用默认的设备（通常是CPU）。你可以指定为torch.device("cuda:0")来将随机张量放在GPU上。 -
requires_grad：可选参数，用于指定生成的随机张量是否需要梯度跟踪。默认为False。
这些参数可以根据你的需求进行自定义，但最常见的用法是传递一个或多个整数作为*size参数来指定生成的随机张量的形状。
以下是torch.randn函数的用法示例：
import torch# 创建一个形状为(3, 4)的张量，其中的元素都是独立的随机数
random_tensor = torch.randn(3, 4)
print(random_tensor)
在这个示例中，random_tensor是一个形状为(3, 4)的张量，其中包含了随机生成的标准正态分布的随机数。
我们也可以使用mean和std参数来指定不同均值和标准差的正态分布。例如：
# 创建一个形状为(2, 2)的张量，均值为2，标准差为0.5的正态分布随机数
custom_random_tensor = torch.randn(2, 2, mean=2, std=0.5)
print(custom_random_tensor)
这将创建一个形状为(2, 2)的张量，其中的元素是从均值为2，标准差为0.5的正态分布中随机抽样得到的随机数。
总之，torch.randn函数是一个用于生成随机数的常用函数，可以用于初始化神经网络的权重，生成随机数据进行实验等多种情况。
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