randn¶
返回符合标准正态分布（均值为 0，标准差为 1 的正态随机分布）的随机 Tensor，形状为 shape，数据类型为 dtype。
参数¶
shape (list|tuple|Tensor) - 生成的随机 Tensor 的形状。如果
shape是 list、tuple，则其中的元素可以是 int，或者是形状为[]且数据类型为 int32、int64 的 0-D Tensor。如果shape是 Tensor，则是数据类型为 int32、int64 的 1-D Tensor。dtype (str|np.dtype，可选) - 输出 Tensor 的数据类型，支持 float32、float64。当该参数值为 None 时，输出 Tensor 的数据类型为 float32。默认值为 None。
name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
Tensor：符合标准正态分布的随机 Tensor，形状为
shape，数据类型为dtype。
示例代码¶
>>> import paddle
>>> # example 1: attr shape is a list which doesn't contain Tensor.
>>> out1 = paddle.randn(shape=[2, 3])
>>> print(out1)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[-0.29270014, -0.02925120, -1.07807338],
[ 1.19966674, -0.46673676, -0.18050613]])
>>> # example 2: attr shape is a list which contains Tensor.
>>> dim1 = paddle.to_tensor(2, 'int64')
>>> dim2 = paddle.to_tensor(3, 'int32')
>>> out2 = paddle.randn(shape=[dim1, dim2, 2])
>>> print(out2)
Tensor(shape=[2, 3, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[-0.26019713, 0.54994684],
[ 0.46403214, -1.41178775],
[-0.15682915, -0.26639181]],
[[ 0.01364388, -2.81676364],
[ 0.86996621, 0.07524570],
[ 0.21443737, 0.90938759]]])
>>> # example 3: attr shape is a Tensor, the data type must be int64 or int32.
>>> shape_tensor = paddle.to_tensor([2, 3])
>>> out3 = paddle.randn(shape_tensor)
>>> print(out3)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[ 0.57575506, -1.60349274, -0.27124876],
[ 1.08381045, 0.81270242, -0.26763600]])