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torch.rand

torch.rand(*size, *, generator=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → 张量

返回一个填充了从均匀分布在区间 [0,1)[0, 1) 上随机数的张量。

张量的形状由变量参数 size 定义。

Parameters

size (int...) – 定义输出张量形状的整数序列。可以是可变数量的参数或像列表或元组这样的集合。

Keyword Arguments

  • 生成器 (torch.Generator, 可选) – 用于采样的伪随机数生成器

  • 输出 (张量, 可选) – 输出张量。

  • dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的所需数据类型。 默认值：如果 None，则使用全局默认值（参见 torch.set_default_dtype()）。

  • 布局 (torch.layout, 可选) – 返回张量的所需布局。 默认值: torch.strided。

  • 设备 (torch.device, 可选) – 返回张量所需的设备。 默认值：如果 None，则使用默认张量类型的当前设备 （参见 torch.set_default_device()）。device 将是 CPU 用于 CPU 张量类型，以及当前 CUDA 设备用于 CUDA 张量类型。

  • requires_grad (布尔值, 可选) – 如果 autograd 应该记录对返回张量的操作。默认值：False。

  • pin_memory (bool, 可选) – 如果设置，返回的张量将分配在固定内存中。仅适用于CPU张量。默认值：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]])
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