PyTorch torch.randn 関数

Pytorch torch 参考手册Pytorch torch リファレンスマニュアル

torch.randnは、PyTorch で標準正規分布（平均0、分散1のガウス分布）からランダムテンソルを作成するための関数です。

これは深層学習において、重みの初期化やランダム入力の生成などによく使用されます。

関数定義

torch.randn(*size, dtype=None, device=None, requires_grad=False)

パラメータ:

  • *size(int): テンソルの形状。
  • dtype(torch.dtype, オプション): データ型。デフォルトはtorch.float32。
  • device(torch.device, オプション): デバイス。
  • requires_grad(bool, オプション): 勾配の計算が必要かどうか。

戻り値:

  • torch.Tensor: 乱数を含むテンソルを返します。

使用例

例1: ランダムテンソルの作成

実例

import torch

# 3x4 のランダムテンソルを作成
x = torch.randn(3, 4)

print(x)

出力結果は次のとおりです：

tensor([[-0.2107, -0.6198,  0.2103,  0.4513],
        [-0.0124, -1.1746,  0.1844, -0.6199],
        [ 1.1729, -0.7669,  0.3034, -0.0808]])

例2: ニューラルネットワークの重み初期化

実例

import torch
import torch.nn as nn

# randn を使用してニューラルネットワークの重みを初期化
linear = nn.Linear(10, 5)

# ランダム値で重みを初期化
nn.init.randn_(linear.weight)
nn.init.zeros_(linear.bias)

print("重みの形状:", linear.weight.shape)
print("重みの平均:", linear.weight.mean().item())
print("重みの標準偏差:", linear.weight.std().item())

Pytorch torch 参考手册Pytorch torch リファレンスマニュアル

その他の拡張