torch.normal()

Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given.

这个是官网给出的解释，大意是返回一个张量，张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的。

根据官网中给出的实例进一步理解

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.arange(1, 11)
 
  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7
  8
  9
 10
[torch.FloatTensor of size 10]

>>> torch.arange(1, 0, -0.1)
 
 1.0000
 0.9000
 0.8000
 0.7000
 0.6000
 0.5000
 0.4000
 0.3000
 0.2000
 0.1000
 0.0000
[torch.FloatTensor of size 11]

 官网中的实例生成的张量

1.5104#是从均值为1，标准差为1的正态分布中随机生成的
 1.6955#是从均值为2，标准差为0.9的正态分布中随机生成的
 2.4895
 4.9185
 4.9895
 6.9155
 7.3683
 8.1836
 8.7164
 9.8916
[torch.FloatTensor of size 10]

 以此类推