pytorch 如何生成指定位置、尺度参数的随机高斯矩阵,并指定这个随机矩阵的形式
在上述代码中,我们使用 torch.normal(mean=mu, std=sigma, size=(m, n)) 函数直接生成了一个形状为 (m, n) 的随机高斯矩阵 data,其中 mean 参数指定了均值,std 参数指定了标准差。
需要注意的是,与 torch.randn() 不同,torch.normal() 生成的是具有指定均值和标准差的高斯分布,因此生成的随机矩阵不一定是标准正态分布。如果需要生成标准正态分布随机矩阵,可以将 mean 参数设置为 0,std 参数设置为 1。