torch.randn_like

torch.randn_like(input, *, generator=None, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor

Возвращает тензор того же размера, что и input, заполненный случайными числами из нормального распределения со средним 0 и дисперсией 1. Описание процесса выборки для комплексных типов данных см. в torch.randn(). torch.randn_like(input) эквивалентно torch.randn(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device).

Параметры:

input (Tensor) – размер input определяет размер выходного тензора.

Именованные аргументы:

• generator (torch.Generator, необязательно) – генератор псевдослучайных чисел для выборки.
• dtype (torch.dtype, необязательно) – требуемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется тип данных input.
• layout (torch.layout, необязательно) – требуемый формат расположения возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется формат расположения input.
• device (torch.device, необязательно) – требуемое устройство для возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется устройство input.
• requires_grad (bool, необязательно) – следует ли autograd записывать операции над возвращаемым тензором. По умолчанию: False.
• memory_format (torch.memory_format, необязательно) – требуемый формат памяти возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.preserve_format.