PyTorch是一個基于Python的科學計算庫，廣泛應用于深度學習領域。在構建神經網絡模型時，隨機數生成是一個常見的需求，常用的方法有：
  
1. torch.rand
  
該方法返回一個在[0, 1)范圍內均勻分布的隨機數張量。
  
2. torch.randn
  
該方法返回一個符合標準正態分布的隨機數張量。
  
3. torch.randint
  
該方法返回一個指定范圍內的整數隨機數張量。
  
4. torch.bernoulli
  
該方法返回一個服從伯努利分布的隨機數張量。
  
使用這些隨機數生成方法能夠增加神經網絡的訓練多樣性，提高模型的魯棒性。
  
總結來說，PyTorch提供了多種隨機數生成方法，包括均勻分布、正態分布、整數隨機數和伯努利分布。合理地應用這些方法，可以為神經網絡模型的實現帶來更準確的結果。