【pytorch】normal函数的详细使用和常见错误

normal函数的详细使用和常见错误

1.normal(mean, std, *, generator=None, out=None)

• 返回值：一个张量，张量中每个元素是从相互独立的正态分布中随机生成的。每个正态分布的均值和标准差对应着mean中的一个值和std中的一个值
• 参数
  • mean（tensor）：是一个张量，存储着输出张量中每个元素正态分布的均值
  • std（tensor）：是一个张量，存储着输出张量中每个元素正态分布的标准差
  • 注意：张量mean和std的形状不一定相同，但是元素个数必须相同。如果二者形状不一致，返回张量的形状和mean的一致
  • generator=None：用于采样的伪随机数发生器
  • out：输出张量的形状

注意：参数列表里的 * 星号，标志着位置参数的就此终结，之后的那些参数，都只能以关键字形式来指定

可能你到这里就信誓旦旦去调用这个函数了，但是实际结果是：

import torch
torch.normal(means=torch.arange(1,11),std=torch.arange(1,0,-0.1))

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

~\AppData\Local\Temp/ipykernel_21072/3185136372.py in 
      1 import torch
----> 2 torch.normal(means=torch.arange(1,11),std=torch.arange(1,0,-0.1))


TypeError: normal() received an invalid combination of arguments - got (means=Tensor, std=Tensor, ), but expected one of:
 * (Tensor mean, Tensor std, *, torch.Generator generator, Tensor out)
 * (Tensor mean, float std, *, torch.Generator generator, Tensor out)
 * (float mean, Tensor std, *, torch.Generator generator, Tensor out)
 * (float mean, float std, tuple of ints size, *, torch.Generator generator, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

从错误提示可以看到，参数不应该是means，而是使用mean，所以我们把means改成mean

然而 。。。

torch.normal(mean=torch.arange(1,11),std=torch.arange(1,0,-0.1))

---------------------------------------------------------------------------

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)

~\AppData\Local\Temp/ipykernel_21072/2194249099.py in 
----> 1 torch.normal(mean=torch.arange(1,11),std=torch.arange(1,0,-0.1))


RuntimeError: "normal_kernel_cpu" not implemented for 'Long'

是不是很无奈，其实这是pytorch版本的问题，我们把arrange中的数字都改成浮点数就行了

torch.normal(mean=torch.arange(1.,11.),std=torch.arange(1.,0.,-0.1))
# ([ 0.9897, // 从均值为1，标准差为1的正太分布中随机选取的
#   2.0167,  // 从均值为2，标准差为0.9的正太分布中随机选取的
#   3.4270,  //以此类推
#   3.9813,  
#   5.7261,  
#   6.1477,  
#   7.3065,  
#   8.3148,
#   8.6105, 
#   10.0650])

tensor([ 0.9897,  2.0167,  3.4270,  3.9813,  5.7261,  6.1477,  7.3065,  8.3148,
         8.6105, 10.0650])

2.normal(mean, std, *, out=None)

• 参数：
  • mean(float):输出张量中元素正态分布的均值，不过是输出张量中的所有元素所共享的

其他部分和第一个函数一样

torch.normal(2.,torch.arange(1.0,0,-0.1))

tensor([1.3067, 3.1319, 3.0808, 1.4510, 2.7221, 2.3876, 2.6084, 1.8700, 1.8914,
        2.0556])

3.其他两个，大体一致

• (Tensor mean, float std, *, torch.Generator generator, Tensor out)：共享同一个标准差

• (float mean, float std, tuple of ints size, *, torch.Generator generator, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)：共享同一个均值和同一个标准差，并且需要额外指定输出张量的形状