1、torch.rand()

该函数用于生成一个张量，其中的元素是在区间[0, 1)内均匀分布的随机数

import torchrandom_tensor = torch.rand(2, 3)
random_like_input = torch.rand_like(random_tensor)

2、torch.randn()

该函数生成一个张量，其中的元素是从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中抽取的随机数

import torchrandom_normal_tensor = torch.randn(2, 3)
random_normal_like_input = torch.randn_like(random_normal_tensor)

3、torch.randint()

该函数生成一个张量，其中的元素是在指定范围内的整数随机数

import torchrandom_int_tensor = torch.randint(low=0, high=10, size=(2, 3))
random_int_like_input = torch.randint_like(random_int_tensor)

4、torch.bernoulli()

该函数生成生成服从伯努利分布的随机数

import torchrandom_bernoulli_tensor = torch.bernoulli(0.5 * torch.ones(2, 3))

5、torch.normal()

该函数用于生成服从指定均值和标准差的正态分布的随机数张量

import torchmean = torch.tensor([0.0, 1.0])
std = torch.tensor([1.0, 2.0])
random_normal_tensor = torch.normal(mean, std)