orch.randn
torchrandn函数的用法? -
PyTorch中的`torch.randn`函数用于生成具有标准正态分布的随机数。其用法通常包括指定生成的张量形状。函数基本用法`torch.randn`是PyTorch库中的一个函数，用于生成随机数。这些随机数遵循标准正态分布，即均值为0，标准差为1的分布。该函数的主要作用是生成指定形状的张量，并填充随机生成的值。指定张量是什么。
随机矩阵：torch.randn(d0, d1, d2, 后面会介绍。) 添加维度：tensor.unsqueeze(0) 压缩维度： tensor.squeeze(0) 按维度拼接tensor：torch.cat(inputs, dim=0, 后面会介绍。) 维度堆叠：torch.stack(inputs, dim=0后面会介绍。
PyTorch中的`torch.randn`函数用于生成具有标准正态分布的随机数。其用法通常包括指定生成的张量形状。函数基本用法`torch.randn`是PyTorch库中的一个函数，用于生成随机数。这些随机数遵循标准正态分布，即均值为0，标准差为1的分布。该函数的主要作用是生成指定形状的张量，并填充随机生成的值。指定张量是什么。
随机矩阵：torch.randn(d0, d1, d2, 后面会介绍。) 添加维度：tensor.unsqueeze(0) 压缩维度： tensor.squeeze(0) 按维度拼接tensor：torch.cat(inputs, dim=0, 后面会介绍。) 维度堆叠：torch.stack(inputs, dim=0后面会介绍。
torch.rand_like(input, dtype) # 形状和input相同torch.randn(size) # 标准正态分布N(0,1)torch.randn_like(input, dtype)torch.randint(low = 0, high, size) # 整数范围[low, high), e.g. torch.randint(3, 8, [2,3])torch.randint_like(input, low = 0, hig希望你能满意。
1.打开命令行输入：pip install flake8，如果提示安装失败，就输入：conda install flake8?2.安装flake8之后，在刚刚打开的settings.json文件中输入_? 代码报错过度_芏嗍焙蚧岢鱿执氡ù砉龋髅髅挥形侍猓梢曰够岜ù恚渲幸桓龅湫偷木褪牵_odule ‘torch’has no ‘randn’member，其原因就是编译到此结束了？。
[激活函数]什么是 ReLU -
autograd >>> m = nn.ReLU()>>> input = autograd.Variable(torch.randn(2))>>> print(input)>>> print(m(input))结果：tensor([-0.3543, -0.7416])tensor([0., 0.])注：连续使用多次ReLU 跟使用一次的ReLU 的效果是一样的后面会介绍。