Pytorch库中torch.normal()详解
原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。发表于：。以上是 torch.normal() 函数的基本用法。可以根据具体需求调整 mean 和 std 的值来生成不同形状、不同均值和标准差的正态分布随机数。torch.normal()函数，用于生成符合正态分布（高斯分布）的随机数。在 PyTorch 中，这个函数通常用于生成 Tensor。返回一个张量，其形状与 mean 和 std 相同，其中的元素服从均值为 mean，标准差为 std 的正态分布。
`torch.normal()`函数用于生成正态分布的随机数。`mean`和`std`可以是标量或张量，决定生成张量的均值和标准差。`size`参数指定张量的尺寸，`generator`用于随机数生成器，`out`指定输出张量。返回的张量元素符合指定的正态分布。
