torch.normal的用法

torch.normal可分为三种情况：（1）torch.normal(means,std, out=None)中means和std都是Tensor，两者的形状可以不必相同，但Tensor内的元素数量必须相同，一一对应的元素作为输出的各元素的均值和标准差；（2）torch.normal(mean=0.0, std, out=None)中mean是一个可定义的float，各个元素共享该均值；（3）torch.normal(means,std=1.0, out=None)中std是一个可定义的float，各个元素共享该标准差。

torch.normal(means=torch.arange(1, 11), std=torch.arange(1, 0, -0.1))
 
 1.5104
 1.6955
 2.4895
 4.9185
 4.9895
 6.9155
 7.3683
 8.1836
 8.7164
 9.8916
[torch.FloatTensor of size 10]

>>> torch.normal(3, 0.1, (3, 4))
tensor([[2.9425, 3.1877, 2.9735, 3.0982],
        [3.0061, 2.9918, 2.7953, 3.0066],
        [2.8219, 2.9578, 2.8813, 2.9014]])

>>> torch.normal(3, torch.ones(3, 4)/10)
tensor([[2.8491, 3.0263, 3.0888, 3.0818],
        [3.1101, 2.7490, 3.1847, 3.0861],
        [2.8530, 2.8666, 2.9634, 3.1875]])