python - 为什么 randn 并不总是均值为 0 且方差为 1？

Question

对于PyTorch.randn()文档说的方法:

Returns a tensor filled with random numbers from a normal distribution with mean 0 and variance 1 (also called the standard normal distribution).

所以这是一个示例张量:

x = torch.randn(4,3)
tensor([[-0.6569, -0.7337, -0.0028],
        [-0.3938,  0.3223,  0.0497],
        [ 0.0129, -2.7546, -2.2488],
        [ 1.6754, -0.1497,  1.8202]])

当我打印平均值时:

x.mean()
tensor(-0.2550)

当我打印标准差时:

x.std()
tensor(1.3225)

那么为什么平均值不是 0 而标准差不是 1？

奖励问题:如何生成均值为 0 的随机张量？

Answer 1

如果分布的有限样本具有完全相同的均值和完全相同的标准差，那将是一个很大的巧合。预计生成的数字越多，样本的均值和偏差就越接近分布的“真实”均值和偏差。