1. torch.rand()

torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor

返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数，形状由可变参数sizes 定义。

1.1 参数

sizes (int…) – 整数序列，定义了输出形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量

1.2 例子

>>> torch.rand(4)0.91930.33470.32320.7715
[torch.FloatTensor of size 4]>>> torch.rand(2, 3)0.5010  0.5140  0.07190.1435  0.5636  0.0538
[torch.FloatTensor of size 2x3]

2. torch.randn()

torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor

返回一个张量，包含了从标准正态分布(Normal distribution)(均值为0，方差为 1，即高斯白噪声)中抽取一组随机数，形状由可变参数sizes定义。

2.1 参数

sizes (int…) – 整数序列，定义了输出形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量

2.2 例子

>>> torch.randn(4)-0.11450.0094
-1.17170.9846
[torch.FloatTensor of size 4]>>> torch.randn(2, 3)1.4339  0.3351 -1.09991.5458 -0.9643 -0.3558
[torch.FloatTensor of size 2x3]

3. torch.randperm

torch.randperm(n, out=None) → LongTensor

给定参数n，返回一个从0 到n -1 的随机整数排列。

3.1 参数

n (int) – 上边界(不包含)

3.2 例子

>>> torch.randperm(4)2130
[torch.LongTensor of size 4]

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