回答編集履歴
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文法の修正
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@@ -1,11 +1,10 @@
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※追記
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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，
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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
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それは
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randn(3)
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randn(3,2)
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randn(3,2,4)
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など
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などを可能にするだけであり，
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randn((3,2))
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などはやはりエラーになるはずです．
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従って下の説明では不十分と思います．
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誤りの訂正，回答の補足
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@@ -1,3 +1,21 @@
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※追記
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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，
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それは
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randn(3)
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randn(3,2)
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randn(3,2,4)
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などが可能にするだけであり，
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randn((3,2))
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などはやはりエラーになるはずです．
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従って下の説明では不十分と思います．
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公式レポジトリの関連する[issue](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/1616)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．
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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．
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申し訳ありません．
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（追記終わり）
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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．
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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．)
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文章6行目を追加
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@@ -5,7 +5,7 @@
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torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
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とあります.
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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．
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Pythonにおいて*は乗算のほかにunpack(分解)にも用いられます．
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```python3
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>>> a, *b = 1,2,3,4,5
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@@ -23,5 +23,6 @@
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```
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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．
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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
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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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