在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如：
- torch.rand()
- torch.randn()
- torch.normal()
- torch.linespace()
均匀分布
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。张量的形状由参数sizes定义。
参数:
sizes (int…) - 整数序列，定义了输出张量的形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量
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1
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3
4
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torch.rand(2, 3)[[0.0836 0.6151 0.6958], [0.6998 0.2560 0.0139]][torch.FloatTensor of size 2x3] |
标准正态分布
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
返回一个张量，包含了从标准正态分布（均值为0，方差为1，即高斯白噪声）中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。
参数:
sizes (int…) - 整数序列，定义了输出张量的形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量
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1
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3
4
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torch.randn(2, 3)0.5419 0.1594 -0.0413-2.7937 0.9534 0.4561[torch.FloatTensor of size 2x3] |
离散正态分布
torch.normal(means, std, out=None) → → Tensor
返回一个张量，包含了从指定均值means和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。
标准差std是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布标准差。
参数:
means (float, optional) - 均值
std (Tensor) - 标准差
out (Tensor) - 输出张量
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4
5
6
7
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torch.normal(mean=0.5, std=torch.arange(1, 6))-0.1505-1.2949-4.4880-0.5697-0.8996[torch.FloatTensor of size 5] |
线性间距向量
torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor
返回一个1维张量，包含在区间start和end上均匀间隔的step个点。
输出张量的长度由steps决定。
参数：
start (float) - 区间的起始点
end (float) - 区间的终点
steps (int) - 在start和end间生成的样本数
out (Tensor, optional) - 结果张量
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6
7
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torch.linspace(3, 10, steps=5)3.00004.75006.50008.250010.0000[torch.FloatTensor of size 5] |
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