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以下关于PyTorch张量的说法，正确的是（）

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import numpy as np
x = np.resize(np.random.rand(10000), [5000,2])
u = 2.0 * x -1.0
s = np.sum(u*u, axis=1)
result = np.array([math.sqrt((-2.0*math.log(s[ss]))/s[ss])*u[ss,:]
for ssin range(s.size)if s[ss]<1]) Result的结果服从什么分布(几维的什么样的分布)？为什么？阐述这段代码的问题，避免for循环，并改写这段代码。

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