背景

在陈云的书上看到这个：

下面那几个随机函数rand啥的都好理解，就是不知道uniform怎么用，查了官方文档写的太简略了，所以找了下例子，总结一下。常见两种用法。先给用例再给解释。

第一种

import torch
A = torch.Tensor(2,3)
print(A)
A.uniform_(-10,20)
print(A)

效果：

解释：

前置知识点：

是uniform_()，不是uniform()！以下划线结尾的是inplace方法。

什么是inplace方法：将会改变调用者本身值的方法。如a, b = torch.rand(2,2), torch.rand(2,2)，如果a.add(b)，那么a值不变；如果a.add_(b)，a值就会变为a+b。

A.uniform_(-10,20)将会把A里面的每个值都从[-10, 20]里面重新随机取一次，即在[-10, 20]的随机均匀分布里面取值并重新赋值。

torch.Tensor(2,3)将会创建一个形状为shape(2,3)的张量，张量值据官方文档说是根据内存残留值确定（注意torch.tensor 和 torch.Tensor是两个东西！！）

连起来看：
就是torch.Tensor(2,3)创建了一个“形状”，uniform_()再从规定了首尾的均匀分布里面取值重新赋值。

第二种

import torch
A = torch.randn(2,2)
print(A)
A.uniform_(-10,20)
print(A)

效果：

解释
1.torch.randn()实际上创建了一个Tensor对象。
2. 所以说对于任何的Tensor对象，都能够用.uniform_()去改变他的值。

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torch 中的 uniform 具体用法

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