Функция normal

Функция normal создаёт тензор с элементами, извлечёнными из нормального распределения с заданными параметрами mean (среднее) и std (стандартное отклонение). Она поддерживает автоматическое расширение формы (broadcasting) для параметров, что позволяет гибко задавать распределения для каждого элемента. Первый параметр - mean, второй - std, третий (опционально) - size (форма тензора).

Синтаксис

torch.normal(mean, std, [size], [out], [dtype], [layout], [device], [requires_grad])

Пример

Создадим тензор размера 3×3 со случайными числами, имеющими среднее 0 и стандартное отклонение 1:

import torch

torch.manual_seed(0)
t = torch.normal(0, 1, size=(3, 3))
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[ 1.5410, -0.2934, -2.1788],
	[ 0.5684, -1.0845, -1.3986],
	[ 0.4033,  0.8380, -0.7193],
])

Пример

Сгенерируем тензор со значениями, взятыми из нормальных распределений с разными средними, заданными тензором:

import torch

torch.manual_seed(1)
mean = torch.tensor([0.0, 5.0, 10.0])
std = 1.0
t = torch.normal(mean, std)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([-0.7073, 4.5768, 9.9958])

Пример

Используем разные средние и стандартные отклонения для каждого элемента с помощью broadcasting:

import torch

torch.manual_seed(2)
mean = torch.tensor([[0.0], [5.0]])
std = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
t = torch.normal(mean, std)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[-0.5659,  1.8308,  1.4666],
	[ 5.2710,  5.5934,  4.6387],
])

Пример

Если параметры mean и std являются скалярами, обязательно указывать аргумент size:

import torch

torch.manual_seed(3)
t = torch.normal(2.0, 0.5, size=(2, 4))
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[2.1993, 2.5843, 2.4363, 1.7093],
	[2.2160, 2.0222, 1.3839, 1.8702],
])

Смотрите также

функцию rand,
которая генерирует тензор со случайными числами из равномерного распределения на отрезке [0, 1)
функцию randn,
которая создаёт тензор со случайными числами из стандартного нормального распределения (mean=0, std=1)
функцию normal,
которая является основным инструментом для генерации нормально распределённых случайных чисел в PyTorch
функцию rand_like,
которая создаёт тензор той же формы, что и переданный, но с равномерно распределёнными элементами