PyTorch是一個(gè)基于Python的科學(xué)計(jì)算庫，廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，隨機(jī)數(shù)生成是一個(gè)常見的需求，常用的方法有：
  
1. torch.rand
  
該方法返回一個(gè)在[0, 1)范圍內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)張量。
  
2. torch.randn
  
該方法返回一個(gè)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)張量。
  
3. torch.randint
  
該方法返回一個(gè)指定范圍內(nèi)的整數(shù)隨機(jī)數(shù)張量。
  
4. torch.bernoulli
  
該方法返回一個(gè)服從伯努利分布的隨機(jī)數(shù)張量。
  
使用這些隨機(jī)數(shù)生成方法能夠增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練多樣性，提高模型的魯棒性。
  
總結(jié)來說，PyTorch提供了多種隨機(jī)數(shù)生成方法，包括均勻分布、正態(tài)分布、整數(shù)隨機(jī)數(shù)和伯努利分布。合理地應(yīng)用這些方法，可以為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)現(xiàn)帶來更準(zhǔn)確的結(jié)果。