torch.rand

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

返回一个填充了在区间 $[0, 1)$ 上均匀分布的随机数的张量

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，也可以是列表或元组之类的集合。

关键字参数

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

• out (Tensor, optional) – 输出张量。

• dtype (torch.dtype, optional) – 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（参见 torch.set_default_dtype()）。

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

• device (torch.device, optional) – 返回张量的期望设备。默认值：如果为 None，则使用默认张量类型的当前设备（参见 torch.set_default_device()）。对于 CPU 张量类型，device 将是 CPU；对于 CUDA 张量类型，将是当前的 CUDA 设备。

• requires_grad (bool, optional) – 如果自动微分应对返回的张量进行操作记录。默认值：False。

• pin_memory (bool, optional) – 如果设置，返回的张量将分配在锁页内存中。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]])