返回乙個張量，包含了從區間[0,1]的均勻分布中抽取的隨機的一組隨機數，張量形狀由引數size定義。
>>> import torch
>>> a = torch.rand((2,3))
>>> a
tensor([[0.2969, 0.8017, 0.9024],
[0.0810, 0.2303, 0.7425]])
>>> b = torch.randn((3 ,2))
>>> b
tensor([[ 0.6700, 1.4233],
[-2.0809, 0.5361],
[-0.5831, -0.3056]])
>>> a
tensor([[0.2969, 0.8017, 0.9024],
[0.0810, 0.2303, 0.7425]])
>>> c = torch.normal(mean=0.5, std=a)
>>> c
tensor([[ 0.2432, 1.0196, -0.0108],
[ 0.6004, 0.3536, 0.6800]])
>>> d= torch.linspace(1,10,10)
>>> d
tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
>>> g = torch.arange(1,10, 1)
tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> g = torch.arange(1,10, 1.6)
tensor([1.0000, 2.6000, 4.2000, 5.8000, 7.4000, 9.0000])
>>> e = torch.ones((2,5))
>>> e
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]])
# torch.zeros()與torch.ones類似
>>> f =torch.zeros((2,5))
>>> f
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
>>> torch.full((2,3),23)
tensor([[23., 23., 23.],
[23., 23., 23.]])
Pytorch 生成隨機數Tensor的方法彙總
在使用pytorch做實驗時經常會用到生成隨機數tensor的方法，比如 torch.rand torch.randn torch.normal torch.linespace 均勻分布 torch.rand sizes,out none tensor 返回乙個張量，包含了從區間 0,1 的均勻分布...
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Pytorch之Tensor和Numpy之間的轉換
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