torch.rand#
- torch.rand(*size, *, generator=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) Tensor#
返回一個張量,其中填充了在區間 上的均勻分佈隨機數。
張量的形狀由可變引數
size定義。- 引數
size (int...) – 定義輸出張量形狀的整數序列。可以是可變數量的引數,也可以是列表或元組之類的集合。
- 關鍵字引數
generator (
torch.Generator, optional) – 用於取樣的偽隨機數生成器out (Tensor, optional) – 輸出張量。
dtype (
torch.dtype, optional) – 返回張量的期望資料型別。預設值:如果None,則使用全域性預設值(參見torch.set_default_dtype())。layout (
torch.layout, 可選) – 返回張量的所需佈局。預設:torch.strided。device (
torch.device, 可選) – 返回張量的所需裝置。預設:如果為None,則使用當前裝置作為預設張量型別(參見torch.set_default_device())。對於 CPU 張量型別,device將是 CPU;對於 CUDA 張量型別,device將是當前的 CUDA 裝置。requires_grad (bool, optional) – 如果 autograd 應記錄在返回的張量上的操作。預設值:
False。pin_memory (bool, optional) – 如果設定為 True,則返回的張量將被分配到固定記憶體中。僅適用於 CPU 張量。預設值:
False。
示例
>>> torch.rand(4) tensor([ 0.5204, 0.2503, 0.3525, 0.5673]) >>> torch.rand(2, 3) tensor([[ 0.8237, 0.5781, 0.6879], [ 0.3816, 0.7249, 0.0998]])