要在NumPy中与cuDNN集成使用，您需要使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch，这些库都提供了与cuDNN集成的功能。cuDNN是NVIDIA提供的一个高性能深度学习库，可用于加速深度学习任务。
在TensorFlow中，您可以通过使用GPU版本的TensorFlow，并且确保您的GPU驱动程序和cuDNN库已正确安装来与cuDNN集成使用。TensorFlow会自动利用cuDNN来加速深度学习任务。
在PyTorch中，您可以通过安装PyTorch的GPU版本，并且确保您的GPU驱动程序和cuDNN库已正确安装来与cuDNN集成使用。PyTorch也会自动利用cuDNN来加速深度学习任务。
总的来说，要在NumPy中与cuDNN集成使用，最好使用深度学习库如TensorFlow或PyTorch，它们会自动处理与cuDNN的集成。
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生成服从标准正态分布的随机数。
生成服从正态分布的随机数，可以通过对生成的标准正态分布的随机数进行线性变换得到。
用于生成一组符合正态分布的随...
numpy中的randn函数用于生成指定维度的随机数数组，数组中的随机数服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）。其语法为numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)，其中...
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