Функция PyTorch torch.randn

Pytorch torch 参考手册Справочное руководство Pytorch torch

torch.randnЭто функция в PyTorch, используемая для создания случайного тензора из стандартного нормального распределения (распределения Гаусса со средним 0 и дисперсией 1).

Это часто используется в глубоком обучении для таких сценариев, как инициализация весов и генерация случайных входных данных.

Определение функции

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

Parameters:

  • *size(int): Форма тензора.
  • dtype(torch.dtype, необязательно): Тип данных, по умолчаниюtorch.float32。
  • device(torch.device, необязательно): Устройство.
  • requires_grad(bool, необязательно): Нужно ли вычислять градиент.

Возвращаемое значение:

  • torch.Tensor: Возвращает тензор, содержащий случайные числа.

Примеры использования

Пример 1: Создание случайного тензора

Пример

import torch

# Создать случайный тензор 3x4
x = torch.randn(3, 4)

print(x)

Вывод:

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]])

Пример 2: Инициализация весов нейронной сети

Пример

import torch
import torch.nn as nn

# Используйте randn для инициализации весов нейронной сети
linear = nn.Linear(10, 5)

# Инициализируйте веса случайными значениями
nn.init.randn_(linear.weight)
nn.init.zeros_(linear.bias)

print("Форма весов:", linear.weight.shape)
print("Среднее весов:", linear.weight.mean().item())
print("Стандартное отклонение весов:", linear.weight.std().item())

Pytorch torch 参考手册Справочное руководство Pytorch torch

Другие расширения