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pytorch创建tensor

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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

在这里插入图片描述

2. 从list创建

在这里插入图片描述

3. 创建未初始化tensor

Torch.empty()
Torch.FloatTensor(d1, d2, d3)
Torch.IntTensr(d1, d2, d3)

在这里插入图片描述
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
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5. rand/rand_like, randint

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6. randn生成正态分布随机数

在这里插入图片描述
mean是均值,std是方差

7. full

chu'shi'h

8. arange/range

在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述

10. Ones/zeros/eye

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

11. randperm

random.shuffle 随机shuffle
可用于随机生成tensor的index,随机取tensor数据
在这里插入图片描述

http://www.lryc.cn/news/293056.html

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