torch.rand

torch.rand(*size, *, generator=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor

返回一个张量，其中填充了来自 $[0, 1)$ 区间上的均匀分布的随机数。

张量的形状由可变参数 size 定义。

参数

size (int...) – 定义输出张量形状的整数序列。可以是可变数量的参数或像列表或元组这样的集合。

关键字参数

• generator (torch.Generator, 可选) – 用于采样的伪随机数生成器

• out (Tensor, 可选) – 输出张量。

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量的期望数据类型。默认值：如果为 None，则使用全局默认值（请参见 torch.set_default_dtype()）。

• layout (torch.layout, 可选) – 返回张量的期望布局。默认值：torch.strided。

• device (torch.device, 可选) – 返回张量的期望设备。默认值：如果为 None，则使用当前设备作为默认张量类型（请参见 torch.set_default_device()）。对于 CPU 张量类型，device 将为 CPU，对于 CUDA 张量类型，将为当前 CUDA 设备。

• requires_grad (bool, 可选) – 如果自动微分应该记录返回张量上的操作。默认值：False。

• pin_memory (bool, 可选) – 如果设置，返回的张量将分配在固定内存中。仅适用于 CPU 张量。默认值：False。

示例

>>> torch.rand(4)
tensor([ 0.5204,  0.2503,  0.3525,  0.5673])
>>> torch.rand(2, 3)
tensor([[ 0.8237,  0.5781,  0.6879],
        [ 0.3816,  0.7249,  0.0998]])