PyTorch隨機數生成器：torch.rand使用指南

一、介紹

PyTorch是一款非常流行的深度學習框架，它不僅提供了許多預訓練模型，還提供了許多隨機數生成器。其中，torch.rand()是PyTorch中最常用的隨機數生成器之一。它可以隨機生成一個指定形狀和數據類型的張量。

二、使用方法

torch.rand()的使用方法非常簡單，下面是一個基本的例子：

    
        import torch
        a = torch.rand(3, 3)
        print(a)
    

運行這段代碼會生成一個形狀為(3, 3)、數據類型為float32的張量a。

如果我們需要生成的是一個整型張量，可以使用torch.randint()函數，如下：

    
        b = torch.randint(low=0, high=10, size=(3, 3), dtype=torch.int)
        print(b)
    

運行這段代碼會生成一個形狀為(3, 3)、取值範圍在0～9之間的整型張量b。

三、高級用法

1、生成標準正態分佈的隨機數

我們可以使用torch.randn()函數生成滿足標準正態分佈的隨機數。下面是一個例子:

    
        c = torch.randn(3, 3)
        print(c)
    

運行這段代碼會生成一個形狀為(3, 3)、滿足標準正態分佈的張量c。

2、生成均勻分佈的隨機數

我們可以使用torch.rand()函數生成滿足均勻分佈的隨機數。下面是一個例子:

    
        d = torch.rand(3, 3)
        print(d)
    

運行這段代碼會生成一個形狀為(3, 3)、取值範圍在0～1之間的張量d。

3、指定隨機數種子

在生成隨機數時，我們可以指定隨機數種子。這樣可以使得我們生成的隨機數更加可控，方便我們進行調試。下面是一個例子:

    
        torch.manual_seed(0)
        e = torch.randn(3, 3)
        print(e)

        torch.manual_seed(0)
        f = torch.randn(3, 3)
        print(f)
    

運行這段代碼可以看出，當我們指定相同的隨機數種子時，生成的隨機數是相同的，可以提高我們的代碼可重複性。

四、小結

本文介紹了PyTorch中隨機數生成器torch.rand()的基本用法，以及相關的高級用法。希望通過本文的介紹，讀者能夠了解PyTorch中隨機數生成器的使用方法，並且可以在實際的深度學習任務中靈活運用。