randn¶
- paddle. randn ( shape, dtype=None, name=None ) ¶
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、complex64、complex128。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¶
COPY-FROM: paddle.randn
使用本API的教程文档¶
- 使用样例
- 案例解析
- Limitations
- 自定义 C++算子
- 自定义 C++ 扩展
- 使用 paddle.nn.Layer 自定义网络
- 梯度裁剪方式介绍
- 模型性能分析(Profiler)
- 附录: 飞桨框架 2.x
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- PyTorch 写法
- pytorch
- pytorch
- torch 写法
- PyTorch 写法
- pytorch
- pytorch
- pytorch
- pytorch
- pytorch
- 兼容载入旧格式模型
- 升级指南
- 自动混合精度
- CINN 神经网络编译器
- 高阶自动微分功能支持科学计算
- 动转静 SOT 原理及使用