PyTorch torch.normal 関数
Pytorch torch リファレンスマニュアルtorch.normalは PyTorch において正規分布からランダムな数値を生成するための関数です。
関数定義
torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None) torch.normal(mean, std, size, *, generator=None, out=None)
パラメータ説明
mean- 正規分布の平均std- 正規分布の標準偏差size- 出力テンソルの形状（オプション）generator- 乱数生成器（オプション）out- 出力テンソル（オプション）
使用例
例
import torch
# 固定した平均と標準偏差を使用してランダムテンソルを生成
result1 = torch.normal(mean=0.0, std=1.0, size=(3, 3))
print("平均0、標準偏差1 の 3x3 正規分布ランダムテンソル:")
print(result1)
# テンソルを平均と標準偏差として使用
mean = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0])
std = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
result2 = torch.normal(mean, std)
print("nテンソルパラメータを使用したサンプリング結果:")
print(result2)
# スカラー平均とテンソル標準偏差を使用
result3 = torch.normal(mean=0.0, std=torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]))
print("nスカラー平均、テンソル標準偏差のサンプリング結果:")
print(result3)
# 固定した平均と標準偏差を使用してランダムテンソルを生成
result1 = torch.normal(mean=0.0, std=1.0, size=(3, 3))
print("平均0、標準偏差1 の 3x3 正規分布ランダムテンソル:")
print(result1)
# テンソルを平均と標準偏差として使用
mean = torch.tensor([0.0, 1.0, 2.0])
std = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
result2 = torch.normal(mean, std)
print("nテンソルパラメータを使用したサンプリング結果:")
print(result2)
# スカラー平均とテンソル標準偏差を使用
result3 = torch.normal(mean=0.0, std=torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]))
print("nスカラー平均、テンソル標準偏差のサンプリング結果:")
print(result3)
その他の拡張