torch.rand

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

Возвращает тензор, заполненный случайными числами из равномерного распределения на интервале $[0, 1)$

Форма тензора определяется переменным аргументом size.

Параметры:

size (int...) – последовательность целых чисел, определяющая форму выходного тензора. Может быть переменным числом аргументов или коллекцией, такой как список или кортеж.

Ключевые аргументы:

• generator (torch.Generator, необязательно) – генератор псевдослучайных чисел для выборки
• out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.
• dtype (torch.dtype, необязательно) – желаемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется глобальный стандарт (см. torch.set_default_tensor_type()).
• layout (torch.layout, необязательно) – желаемая структура возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.strided.
• device (torch.device, необязательно) – желаемое устройство возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется текущее устройство для типа стандартного тензора (см. torch.set_default_tensor_type()). device будет CPU для тензоров CPU и текущее CUDA-устройство для тензоров CUDA.
• requires_grad (bool, необязательно) – Если автограду следует записывать операции над возвращаемым тензором. По умолчанию: False.
• pin_memory (bool, необязательно) – Если установлено, возвращаемый тензор будет выделен в закрепленной памяти. Работает только для тензоров CPU. По умолчанию: False.

Пример:

>>> 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]])