torch.rand (randn, random以及normal)对比

(1)torch.rand(sizes, out=None)
产生一个服从均匀分布的张量，张量内的数据包含从区间[0,1)的随机数。参数size是一个整数序列，用于定义张量大小。

a = torch.rand(20,1)
print(a)
b = torch.rand((2,2))
print(b)tensor([[0.4332],[0.0209],[0.0262],[0.7276],[0.2274],[0.4040],[0.4350],[0.0849],[0.0711],[0.1297],[0.0102],[0.3941],[0.4395],[0.1449],[0.0768],[0.5904],[0.4775],[0.7641],[0.1154],[0.8411]])
tensor([[0.3198, 0.7445],[0.2221, 0.1359]])

(2)torch.randn(sizes, out=None)
产生一个服从标准整正态分布的张量，张量内数据均值为0，方差为1，即为高斯白噪声。sizes作用同上。

a = torch.randn(20,1)
print(a)
b = torch.randn((2,2))
print(b)tensor([[-0.5412],[ 1.1345],[-0.6147],[-0.7924],[-0.6533],[-0.9084],[-0.8547],[ 0.4920],[ 0.7865],[ 0.3324],[ 0.4163],[ 1.1134],[-0.7867],[ 0.2625],[-1.1835],[-0.4285],[-0.5762],[ 2.1192],[ 0.2680],[ 1.8534]])
tensor([[ 0.1031,  0.4589],[-1.1752,  1.1279]])

(3)torch.normal(means, std, out=None)
产生一个服从离散正态分布的张量随机数，可以指定均值和标准差。

其中，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。

注：这里用到了Broadcast自动扩展

'''
通过torch.normal创建正态分布张量
'''
# mean：张量 std: 张量
mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
std = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
t_normal = torch.normal(mean, std)
print("mean:{}\nstd:{}".format(mean, std))
print(t_normal)
print("*"*5)
# mean：标量 std: 标量
t_normal = torch.normal(0., 1., size=(4,))  # size=(4,)设置张量的大小
print(t_normal)
print("*"*5)
# mean：张量 std: 标量
mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
std = 1
t_normal = torch.normal(mean, std)
print("mean:{}\nstd:{}".format(mean, std))
print(t_normal)
print("*"*5)

(4)torch.randperm(n, out=None, requires_grad=True)
返回从0到n-1的整数的随机排列数

a = torch.randperm(6)
print(a)tensor([2, 0, 4, 3, 1, 5])

(5)torch.randint(low=0, high, size, out=None, requires_grad=False)
返回一个张量，该张量填充了在[low,high)均匀生成的随机整数。
张量的形状由可变的参数大小定义。

a = torch.randint(1,10,(3,3))
print(a)tensor([[2, 7, 4],[5, 4, 1],[2, 4, 6]])

参考：https://blog.csdn.net/weixin_44739213/article/details/108617473

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