Pytorch中如何汇总生成随机数Tensor的不同方法？

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在使用PyTorch进行实验时，经常会使用生成随机数的函数，如以下几种：

- `torch.rand()`- `torch.randn()`- `torch.normal()`- `torch.linspace()`

这些函数可以生成不同的随机数分布：

- 均匀分布：`torch.rand()`- 标准正态分布：`torch.randn()`- 高斯分布：`torch.normal()`- 线性空间分布：`torch.linspace()`

例如，`torch.rand(size, out=None)` 返回一个包含随机浮点数的Tensor，范围在[0, 1)之间。

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。