Pytorch生成随机数Tensor的方法汇总
在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如：
- torch.rand()
- torch.randn()
- torch.normal()
- torch.linespace()
均匀分布
torch.rand(*sizes,out=None)→Tensor
返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。
参数:
sizes(int…)-整数序列，定义了输出张量的形状
out(Tensor,optinal)-结果张量
torch.rand(2,3) [[0.08360.61510.6958], [0.69980.25600.0139]] [torch.FloatTensorofsize2x3]
标准正态分布
torch.randn(*sizes,out=None)→Tensor
返回一个张量，包含了从标准正态分布（均值为0，方差为1，即高斯白噪声）中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。
参数:
sizes(int…)-整数序列，定义了输出张量的形状
out(Tensor,optinal)-结果张量
torch.randn(2,3) 0.54190.1594-0.0413 -2.79370.95340.4561 [torch.FloatTensorofsize2x3]
离散正态分布
torch.normal(means,std,out=None)→→Tensor
返回一个张量，包含了从指定均值means和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。
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。
参数:
means(float,optional)-均值
std(Tensor)-标准差
out(Tensor)-输出张量
torch.normal(mean=0.5,std=torch.arange(1,6)) -0.1505 -1.2949 -4.4880 -0.5697 -0.8996 [torch.FloatTensorofsize5]
线性间距向量
torch.linspace(start,end,steps=100,out=None)→Tensor
返回一个1维张量，包含在区间start和end上均匀间隔的step个点。
输出张量的长度由steps决定。
参数：
start(float)-区间的起始点
end(float)-区间的终点
steps(int)-在start和end间生成的样本数
out(Tensor,optional)-结果张量
torch.linspace(3,10,steps=5) 3.0000 4.7500 6.5000 8.2500 10.0000 [torch.FloatTensorofsize5]
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