PyTorch教程：使用torch.rand生成随机张量

使用'torch.rand()'函数在PyTorch中生成随机张量

'torch.rand(2, 20)'是一个PyTorch函数调用，用于生成一个形状为2x20的张量（tensor）。

以下是该函数的分解：

• 'torch.rand()': 这个函数从均匀分布[0, 1)中随机采样生成一个包含随机数的张量。
• (2, 20): 这个参数指定了生成张量的形状。在这个例子中，它将创建一个包含2行20列的二维张量。

每个元素都是独立采样的。 这意味着每个随机数的选择不受其他随机数的影响。

用例：

这个张量可以表示一个包含2个样本的数据集，每个样本由20个特征组成。例如，在自然语言处理中，这可以表示2个句子，每个句子用20个词向量表示。

您可以将这个张量作为输入传递给神经网络模型，以进行推理或训练等任务。例如：

import torch

# 创建一个形状为2x20的随机张量
random_tensor = torch.rand(2, 20)

# 创建一个神经网络模型
net = ...

# 将随机张量作为输入传递给模型
output = net(random_tensor)

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