torch.normal

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

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

Значение mean — это тензор со средним значением каждого элемента выходного нормального распределения.

Значение std — это тензор со стандартным отклонением каждого элемента выходного нормального распределения.

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

Примечание

Если формы не совпадают, форма mean используется в качестве формы возвращаемого выходного тензора.

Примечание

Если std является CUDA-тензором, эта функция синхронизирует свой устройство с процессором.

Параметры

• mean (Tensor) – тензор со средними значениями для каждого элемента
• std (Tensor) – тензор со стандартными отклонениями для каждого элемента

Ключевые аргументы

• generator (torch.Generator, необязательно) – генератор псевдослучайных чисел для выборки
• out (Tensor, 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) → Tensor

Аналогично функции выше, но среднее значение используется для всех генерируемых элементов.

Параметры

• mean (float, необязательно) – среднее значение для всех распределений
• std (Tensor) – тензор со стандартными отклонениями для каждого элемента

Ключевые аргументы

out (Tensor, 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) → Tensor

Аналогично функции выше, но стандартное отклонение используется для всех генерируемых элементов.

Параметры

• mean (Tensor) – тензор со средними значениями для каждого элемента
• std (float, необязательно) – стандартное отклонение для всех распределений

Ключевые аргументы

out (Tensor, 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) → Tensor

Аналогично функции выше, но среднее значение и стандартное отклонение используются для всех генерируемых элементов. 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 форму выходного тензора.

Ключевые аргументы

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

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