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

pytorch函数之torch.normal()的更多相关文章

  1. torch.rand、torch.randn、torch.normal、torch.linespace

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

  2. Pytorch中的torch.cat()函数

    cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起. 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B,想把他们拼接在一起,需要如下操作: C = torch.cat( (A,B),0 ...

  3. pytorch中的torch.repeat()函数与numpy.tile()

    repeat(*sizes) → Tensor Repeats this tensor along the specified dimensions. Unlike expand(), this fu ...

  4. 小白学习之pytorch框架(1)-torch.nn.Module+squeeze(unsqueeze)

    我学习pytorch框架不是从框架开始,从代码中看不懂的pytorch代码开始的 可能由于是小白的原因,个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念,导致我更迷惑还增加了畏惧的情绪(个 ...

  5. pytorch学习 中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法

    squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的 ...

  6. 【Pytorch】关于torch.matmul和torch.bmm的输出tensor数值不一致问题

    发现 对于torch.matmul和torch.bmm,都能实现对于batch的矩阵乘法: a = torch.rand((2,3,10))b = torch.rand((2,2,10))### ma ...

  7. PyTorch里面的torch.nn.Parameter()

    在刷官方Tutorial的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),看了官方教程里面的解释也是云里雾里, ...

  8. 安装pytorch后import torch显示no module named 'torch'

    问题描述:在pycharm终端里通过pip指令安装pytorch,显示成功安装但是python程序和终端都无法使用pytorch,显示no module named 'torch'. 起因:电脑里有多 ...

  9. pytorch函数之nn.Linear

    class torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias = True )[来源] 对传入数据应用线性变换:y = A x+ b 参数: in_featu ...

随机推荐

  1. Linux内核分析作业 NO.2

    操作系统是如何工作的 于佳心 原创作品转载请注明出处 <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000  ...

  2. Linux内核分析——第五周学习笔记

    第五周 扒开系统调用的“三层皮”(下) 一.知识点总结 (一)给MenuOS增加time和time-asm命令 在实验楼中,首先 强制删除menu (rm menu -rf) 重新克隆一个新版本的me ...

  3. 每日scrum(5)

    进入冲刺第五天,软件的界面设计成为主打,收集学校的很多美图是我们组的任务: 问题在于软件已很难有很大的改进,大方向也都是变不了的 任务看板: 燃尽图:

  4. Daily Scrum 10.21

    然后由于服务器端有变化,另外具体IDE已经确定,接下来对已经分配下去的任务做些细节补充: 10.20日晚所有人必须完成AS的配置,统一版本为1.3.2,安卓版本为4.4.0,可视化界面手机为Nexus ...

  5. NServiceBus官方文档翻译(二)NServiceBus 入门

    在这篇教程中我们将学习如何创建一个非常简单的由客户端向服务端发送消息的订单系统.该系统包括三个项目:Client.Server 和 Messages,我们将按照以下步骤来完成这个任务. 创建 Clie ...

  6. 原生 JS 中 延迟脚本和异步脚本

    一.延迟脚本 defer HTML4.0中为<script> 标签添加了个defer属性.属性的用途是表民脚本在执行时不会影响页面的构造. 脚本会被延迟到页面加载完毕的时候,执行.也就是当 ...

  7. CentOS 下运行Docker 内执行 docker build 命令的简单方法

    1. 通过部分文档进行学习...主要知识来源 https://blog.csdn.net/shida_csdn/article/details/79812817 2. 下载 docker 的rpm包. ...

  8. CJB的大作

    Description 给你一个长度不超过100的字符串.一共进行\(N\)次操作,第\(i\)次操作是将当前字符串复制一份接到后面,并将新的一份循环移位\(k_i\)(\(1 \le k_i \le ...

  9. 六、spring boot 1.5.4 配置多数据源

    spring boot 已经支持多数据源配置了,无需网上好多那些编写什么类的,特别麻烦,看看如下解决方案,官方的,放心! 1.首先定义数据源配置 #=====================multi ...

  10. 【洛谷P1272】道路重建

    题目大意:给定一个 N 个节点的树,求至少剪掉多少条边才能使得从树中分离出一个大小为 M 的子树. 题解:考虑树形 dp,定义 \(dp[u][i][t]\) 为以 u 为根节点与前 i 个子节点构成 ...