PyTorch-----torch.randn()函数详解

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)

返回一个符合均值为0，方差为1的正态分布（标准正态分布）中填充随机数的张量。

Parameters

size:指定输出张量维度的列表或元组。

out(可选):输出张量。如果提供，结果将被写入这个张量，而不是创建一个新的张量。

dtype(可选):输出张量所需的数据类型。如果没有提供，它默认为torch.float32。

layout(可选):输出张量的内存布局。它通常是默认值torch.strided。

device(可选):分配张量的设备。如果未提供，则默认为当前设备。

requires_grad(可选):如果为True，则在反向传播期间将计算此张量的梯度。默认为False。

pin_memory(可选):如果为True，张量将被固定，从而使数据更快地传输到支持cuda的gpu。

举例：

import torch

# Generate a random tensor of size 3x2
random_tensor = torch.randn(3, 2)

print(random_tensor)

这将生成一个3x2张量，其中充满从标准正态分布中采样的随机数。每次运行此代码时，都会得到不同的随机数。