[ 组合替代实现 ]torch.randn_like

torch.randn_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format)

返回与输入相同大小的张量，该张量由区间[0,1)上均匀分布的随机数填充。

PyTorch	PaddlePaddle	备注
input	-	表示输入的 Tensor
dtype	-	表示数据类型。
layout	-	表示布局方式，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
device	-	表示 Tensor 存放位置，Paddle 无此参数，需要转写。
requires_grad	stop_gradient	表示是否不阻断梯度传导，Paddle 无此参数，需要转写。
memory_format	-	表示内存格式， Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。

PaddlePaddle 目前无对应 API，可使用如下代码组合实现该 API。

# Pytorch 写法
torch.randn_like(x)

# Paddle 写法
paddle.randn(shape=x.shape, dtype=x.dtype)

# Pytorch 写法
torch.randn_like(x，dtype=torch.float64)

# Paddle 写法
paddle.randn(shape=x.shape, dtype=paddle.float64)

# Pytorch 写法
y = torch.randn_like(x，requires_grad=True)

# Paddle 写法
y = paddle.randn(shape=x.shape, dtype=x.dtype)
y.stop_gradient = False

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