在PyTorch中，基本的数据单元为Tensor（张量），而对于Tensor的随机初始化，常用的就是rand()与randn()两个函数。

一、rand()函数

torch.rand(*size,out=None)

输出一个形状为size的均匀分布Tensor。

例如：

print(torch.rand(2,3))

输出：(两行三列的均匀分布Tensor)

二、randn()函数

torch..randn(*size,out=None)

输出一个形状为size的标准正态分布Tensor

例如：

print(torch.randn(3,2))

输出：(三行两列的正态分布Tensor)

---end---

所以，rand()与randn()两个均是用于生成随机Tensor的函数，两者的区别是rand生成的Tensor是基于均匀分布的，而randn生成的向量是基于标准正态分布的。