问题
随机数的应用场景十分广泛，例如搭建完成网络进行测试的时候需要随机输入，PyTorch提供了rand/randn/randint/randperm等多种随机数的生成方法，那么这些方法的区别是什么呢？在实际开发时，应该如何选择呢？
方法
import torch x = torch.zeros(size=(3, 224, 224)) # [0, n) 随机序列 a = torch.randperm(10) print(a) # tensor([8, 0, 9, 1, 7, 2, 3, 5, 6, 4]) # [a,b) 均匀分布, 注意size参数接受的是一个tuple,而不是整数 # b = torch.rand(size=1) # rand(): argument 'size' must be tuple of ints, not int b = torch.rand(size=(1, )) b0 = torch.rand_like(x) print(b0.shape) # [a,b) 标准正太分布 d = torch.randn(size=(1,)) # [a, b) 随机整数 c = torch.randint(1, 10, (1,) )