Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 這個是官網給出的解釋，大意是返回一個張量，張量里面 ...

A表示均值，B表示標准差 ,C代表生成的數據行數，D表示列數，requires_grad=True表示對導數開始記錄，可以忽略。 得到的結果為： ...

返回滿足正態分布的張量 means和std分別給出均值和標准差 ...

torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回從[0,1)均勻分布中抽取的一組隨機數；均勻分布采樣；#*sizes指定張量的形狀 ...

Normal(means, sigma)的目的在於設置一個高斯分布 其中means的形狀和sigma的形狀可以不一致，遵循廣播原理 設置的高斯分布中sigma雖然只傳入了1，這里應該是廣播機制，會生成一個二維高斯分布，[N(1,1), N(10, 1)] 對其進行采樣 ...

torch.expand() 參數為傳入指定shape，在原shape數據上進行高維拓維，根據維度值進行重復賦值。https://blog.csdn.net/weixin_42670810/article/details/114278285 torch.nn.BatchNorm2d 函數 ...

normal函數的詳細使用和常見錯誤 1.normal(mean, std, *, generator=None, out=None) 返回值：一個張量，張量中每個元素是從相互獨立的正態分布中隨機生成的。每個正態分布的均值和標准差對應着mean中的一個值和std中的一個值 參數 ...

gather函數的的官方文檔： 例子： 輸出如下： 在上面的例子中，a是一個4×4矩陣： 1）當維度dim=0，索引index_1為[3,2,1,0]時，此時可將a看成1×4的矩陣，通過index_1對a每列進行行索引：第一列第四行元素為12，第二列第三行元素為9，第三列第二行 ...