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- 1. 从numpy创建
- 2. 从list创建
- 3. 创建未初始化tensor
- 4. 设置默认tensor创建类型
- 5. rand/rand_like, randint
- 6. randn生成正态分布随机数
- 7. full
- 8. arange/range
- 9. linspace/logspace
- 10. Ones/zeros/eye
- 11. randperm
1. 从numpy创建
2. 从list创建
3. 创建未初始化tensor
Torch.empty()
Torch.FloatTensor(d1, d2, d3)
Torch.IntTensr(d1, d2, d3)
创建未初始化tensor使用时一定要赋值，否则可能报错。
4. 设置默认tensor创建类型
不设置的话默认FloatTensor
5. rand/rand_like, randint
6. randn生成正态分布随机数
mean是均值，std是方差
7. full
8. arange/range
9. linspace/logspace
函数torch.logspace()返回一阶步张量的一维张量，与之间的底数成对数间隔
输出张量是尺寸步长的一维。
用法:torch.logspace(start, end, steps=100, base=10, out=None)
参数：
start：点集的起始值。
end：点集的最终值
steps：在开始和结束之间要采样的点数。默认值：100
base：对数函数的基数，可以是2，10，e。默认值：10.0
out(Tensor, optional)：输出张量
10. Ones/zeros/eye
11. randperm
random.shuffle 随机shuffle
可用于随机生成tensor的index，随机取tensor数据
