torch.normal

torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None) → Tensor

Возвращает тензор случайных чисел, взятых из отдельных нормальных распределений, среднее значение и стандартное отклонение которых заданы.

Среднее значение каждого элемента выходного тензора.

Стандартное отклонение каждого элемента выходного тензора.

Форматы mean и std могут не совпадать, но общее количество элементов в каждом тензоре должно быть одинаковым.

Примечание

Когда форматы не совпадают, формат mean используется в качестве формата для возвращаемого выходного тензора

Примечание

Когда std является CUDA-тензором, эта функция синхронизирует свой узел с процессором.

Параметры:

• mean (Тензор) – тензор средних значений для каждого элемента
• std (Тензор) – тензор стандартных отклонений для каждого элемента

Ключевые аргументы:

• generator (torch.Generator, необязательно) – генератор псевдослучайных чисел для выборки
• out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> torch.normal(mean=torch.arange(1., 11.), std=torch.arange(1, 0, -0.1))
tensor([  1.0425,   3.5672,   2.7969,   4.2925,   4.7229,   6.2134,
          8.0505,   8.1408,   9.0563,  10.0566])

torch.normal(mean=0.0, std, *, out=None) → Тензор

Аналогично функции выше, но средние значения совместно используются для всех элементов, взятых из распределения.

Параметры:

• mean (float, необязательно) – среднее значение для всех распределений
• std (Тензор) – тензор стандартных отклонений для каждого элемента

Ключевые аргументы:

out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> torch.normal(mean=0.5, std=torch.arange(1., 6.))
tensor([-1.2793, -1.0732, -2.0687,  5.1177, -1.2303])

torch.normal(mean, std=1.0, *, out=None) → Тензор

Аналогично функции выше, но стандартные отклонения совместно используются для всех элементов, взятых из распределения.

Параметры:

• mean (Тензор) – тензор средних значений для каждого элемента
• std (float, необязательно) – стандартное отклонение для всех распределений

Ключевые аргументы:

out (Тензор, необязательно) – выходной тензор

Пример:

>>> torch.normal(mean=torch.arange(1., 6.))
tensor([ 1.1552,  2.6148,  2.6535,  5.8318,  4.2361])

torch.normal(mean, std, size, *, out=None) → Тензор

Аналогично функции выше, но средние значения и стандартные отклонения совместно используются для всех элементов, взятых из распределения. Результирующий тензор имеет размер, заданный size.

Параметры:

• mean (float) – среднее значение для всех распределений
• std (float) – стандартное отклонение для всех распределений
• size (int...) – последовательность целых чисел, определяющих размер выходного тензора.

Ключевые аргументы:

out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> torch.normal(2, 3, size=(1, 4))
tensor([[-1.3987, -1.9544,  3.6048,  0.7909]])