pytorch的linspace, rand, randn, normal

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torch.linspace

torch.linspace(start, end, steps) returns a one-dimensional tensor of equally spaced points between [start, end]。steps默认值是100。

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torch.rand

 torch.rand(size) returns a tensor filled with random numbers from a uniform distribution on the interval [0, 1).

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torch.randn

torch.randn(size) returns a tensor filled with random numbers from a normal distribution with mean `0` and variance `1` (also called the standard normal distribution).

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torch.normal

torch.normal returns a tensor of random numbers drawn from separate normal distributions whose mean and standard deviation are given.

The arguments `mean` is a tensor with the mean of each output element‘s normal distribution.

The arguments `std` is a tensor with the standard deviation of each output element‘s normal distribution.

torch.normal的参数给定方法有很多种:

第一种:给定mean (Tensor)和std (Tensor)

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 第二种:给定mean(float)和std (Tensor)

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第三种:给定mean (Tensor)和std (float),std也可不给,若不给定,则默认为1.0

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 第四种:给定mean (float)、std (float)和size(int...)

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 参考文献:PyTorch帮助文档

以上是关于pytorch的linspace, rand, randn, normal的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python的rand vs randn以及linspace

MATLAB,Python,Pytorch实现数据拟合

pytorch之 sava_reload_model

用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行回归分析

使用随机参数多次运行脚本

Pytorch中randn和rand函数的用法