pytorchのrandn()について
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pytorchのrandn()について
pytorchのrandn()の振る舞いがよくわかりません。
乱数のテンソルを作る際にtorch.randn(1, 2, 3)のように使われると思いますが、
公式ドキュメントではいくつかの箇所で（torch.randn((1, 2, 3))のように、カッコ内に
更にカッコでくくるケースを見かけます。
これはズバリどのような意図でしょうか？
次元数をコントロールしているかと思いきや、両方の記述で同じ次元数のようです
import torch
a = torch.randn(1, 2, 3).shape
b = torch.randn((1, 2, 3)).shape
a == b
>>>Trueご存知でしたらご教授いただければ幸いです。
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※追記
randn(*sizes)という定義では，randnが可変長引数を取れるようにはなるものの，それは
randn(3)
randn(3,2)
randn(3,2,4)
などを可能にするだけであり，
randn((3,2))
などはやはりエラーになるはずです．
従って下の説明では不十分と思います．
公式レポジトリの関連するissueに，long_args なるパラメータに関する言及があるので，それが関わっていそうです．
残念ながら私はpytorchに明るくないので詳しいことはわかりかねます．
申し訳ありません．
（追記終わり）
Pythonでは，数字をカッコで括ると，タプルという別のオブジェクトになります．
従って，ふつう randn(1,2,3) と randn((1,2,3)) は両立しません．(一方はエラーになります．)
公式ドキュメントによると，
torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
とあります.
すなわち，randnは可変長引数sizesとオプション引数outをとりTensorを返す関数です．
Pythonにおいて*は乗算のほかにunpack(分解)にも用いられます．
>>> a, *b = 1,2,3,4,5
>>> a
1
>>> b
[2, 3, 4, 5]>>> print(1,2,3)
1 2 3
>>> print((1,2,3))
(1, 2, 3)
>>> print(*(1,2,3))
1 2 3このように定義すれば randn(1,2,3) と randn((1,2,3)) を両立させることができます．
pytorchを使ったことがないのでよくわかりませんが，意図としては
どちらの引数でもエラーにならないため，ユーザーが好きなほうを使えるようにした，という感じでしょうか．
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2018/01/05 10:09
なるほどそのような意図なんですね、勉強になりました！