pytorch创建tensor

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  • [1. 从numpy创建](#1. 从numpy创建)
  • [2. 从list创建](#2. 从list创建)
  • [3. 创建未初始化tensor](#3. 创建未初始化tensor)
  • [4. 设置默认tensor创建类型](#4. 设置默认tensor创建类型)
  • [5. rand/rand_like, randint](#5. rand/rand_like, randint)
  • [6. randn生成正态分布随机数](#6. randn生成正态分布随机数)
  • [7. full](#7. full)
  • [8. arange/range](#8. arange/range)
  • [9. linspace/logspace](#9. linspace/logspace)
  • [10. Ones/zeros/eye](#10. Ones/zeros/eye)
  • [11. randperm](#11. randperm)

1. 从numpy创建

2. 从list创建

3. 创建未初始化tensor

python 复制代码
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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