torch.rand

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

返回一个填充有均匀分布在 $[0, 1)$ 区间上的随机数的张量。

张量的形状由变量参数 size 定义。

参数:

size (int...) – 定义输出张量形状的一组整数。可以是可变数量的参数或列表或元组等集合。

关键字参数:

• 生成器（ torch.Generator ，可选）- 用于采样的伪随机数生成器

• 输出（张量，可选）- 输出张量。

• dtype ( torch.dtype ，可选) – 返回张量的期望数据类型。默认：如果 None ，则使用全局默认值（见 torch.set_default_dtype() ）。

• layout ( torch.layout ，可选) – 返回 Tensor 的期望布局。默认： torch.strided 。

• device ( torch.device ，可选) – 返回张量的期望设备。默认：如果 None ，则使用当前设备用于默认张量类型（见 torch.set_default_device() ）。 device 将是 CPU 张量类型的 CPU 和 CUDA 张量类型的当前 CUDA 设备。

• requires_grad (bool，可选) – 如果 autograd 应记录对返回张量的操作。默认： False 。

• pin_memory (bool，可选) – 如果设置，返回的张量将在固定内存中分配。仅适用于 CPU 张量。默认： False 。

示例：

>>> 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]])