pytorch函数之torch.normal()

Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given.

这个是官网给出的解释，大意是返回一个张量，张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的。

根据官网中给出的实例进一步理解

torch.normal(means=torch.arange(1, 11), std=torch.arange(1, 0, -0.1))

 1.5104

 1.6955

 2.4895

 4.9185

 4.9895

 6.9155

 7.3683

 8.1836

 8.7164

 9.8916

[torch.FloatTensor of size 10]

>>> torch.arange(1, 11)

  1

  2

  3

  4

  5

  6

  7

  8

  9

 10

[torch.FloatTensor of size 10]

>>> torch.arange(1, 0, -0.1)

 1.0000

 0.9000

 0.8000

 0.7000

 0.6000

 0.5000

 0.4000

 0.3000

 0.2000

 0.1000

 0.0000

[torch.FloatTensor of size 11]

#是从均值为1，标准差为1的正态分布中随机生成的

官网中的实例生成的张量

 1.5104#是从均值为1，标准差为1的正态分布中随机生成的

 1.6955#是从均值为2，标准差为0.9的正态分布中随机生成的

 2.4895

 4.9185

 4.9895

 6.9155

 7.3683

 8.1836

 8.7164

 9.8916

[torch.FloatTensor of size 10]

以此类推

巴特西

pytorch函数之torch.normal()

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