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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
 








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