生成随机数Tensor的方法汇总

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

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

离散正态分布
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

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