PyTorch是一个基于Python的科学计算库，广泛应用于深度学习领域。在构建神经网络模型时，随机数生成是一个常见的需求，常用的方法有：
  
1. torch.rand
  
该方法返回一个在[0, 1)范围内均匀分布的随机数张量。
  
2. torch.randn
  
该方法返回一个符合标准正态分布的随机数张量。
  
3. torch.randint
  
该方法返回一个指定范围内的整数随机数张量。
  
4. torch.bernoulli
  
该方法返回一个服从伯努利分布的随机数张量。
  
使用这些随机数生成方法能够增加神经网络的训练多样性，提高模型的鲁棒性。
  
总结来说，PyTorch提供了多种随机数生成方法，包括均匀分布、正态分布、整数随机数和伯努利分布。合理地应用这些方法，可以为神经网络模型的实现带来更准确的结果。