Pytorch 什么是torch.randn（（1，5））？

我不明白为什么会有双重偏执，而不仅仅是

torch.randn（1,5）

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torch.randn（1,5）

是否与

torch.randn（（1,5））
相同？
您应该检查此函数的定义

大小（int…）–定义输出张量形状的整数序列。可以是数量可变的参数或集合，如列表或元组

因此，您可以使用
a
或
b
，因为它们具有相同的形状。
您应该检查此函数的定义

大小（int…）–定义输出张量形状的整数序列。可以是数量可变的参数或集合，如列表或元组

因此，您可以使用
a
或
b
，因为它们具有相同的形状。
您可以使用两种变体：
（1,2）
和
1,2
。由于python星号魔法：

torch.randn（*size，*，out=None，dtype=None，layout=torch.stridded，device=None，requires\u grad=False）→ 张量

第一个
*size
捕获传递给函数的所有位置参数，当传递
1，2
函数时，它将打包到
（1，2）

第二个
*
将其后面的任何参数都转换为仅用于关键字的参数，以避免出现以下情况：
randn（1，2无，torch.stread，“cuda”，True）
，强制您
randn（1，2，out=None，dtype=None，layout=torch.stread，device=“cuda”，需要_grad=True）
您可以使用这两个变量：
（1,2）
和
1,2
。由于python星号魔法：

torch.randn（*size，*，out=None，dtype=None，layout=torch.stridded，device=None，requires\u grad=False）→ 张量

第一个
*size
捕获传递给函数的所有位置参数，当传递
1，2
函数时，它将打包到
（1，2）

第二个
*
将其后面的任何参数都转换为仅用于关键字的参数，以避免出现以下情况：
randn（1，2无，torch.stread，“cuda”，True）
，强制您
randn（1，2，out=None，dtype=None，layout=torch.stread，device=“cuda”，required\u grad=True）

>>> import torch
>>> a = torch.randn(1,5)
>>> b = torch.randn((1,5))
>>> a.shape == b.shape
True