torch.normal(means, std, out=None)
返回一个张量，包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。
均值means是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的均值。
std是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。
均值和标准差的形状不须匹配，但每个张量的元素个数须相同。
参数:
means (Tensor) – 均值
std (Tensor) – 标准差
out (Tensor) – 可选的输出张量
>>> torch.normal(means=torch.arange(1, 11), std=torch.arange(1, 0, -0.1))
1.5104
1.6955
2.4895
4.9185
4.9895
6.9155
7.3683
8.1836
8.7164
9.8916
[torch.FloatTensor of size 10]
torch.normal(mean=0.0, std, out=None)
与上面函数类似，所有抽取的样本共享均值。
参数:
means (Tensor,optional) – 所有分布均值
std (Tensor) – 每个元素的标准差
out (Tensor) – 可选的输出张量
例子:
>>> torch.normal(mean=0.5, std=torch.arange(1, 6))
0.5723
0.0871
-0.3783
-2.5689
10.7893
[torch.FloatTensor of size 5]
torch.normal(means, std=1.0, out=None)
与上面函数类似，所有抽取的样本共享标准差。
参数:
means (Tensor) – 每个元素的均值
std (float, optional) – 所有分布的标准差
out (Tensor) – 可选的输出张量
例子:
>>> torch.normal(means=torch.arange(1, 6))
1.1681
2.8884
3.7718
2.5616
4.2500
[torch.FloatTensor of size 5]
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