16、pytorch中张量的8种创建方法

在PyTorch中，可以使用多种方法来创建张量。下面是一些常见的创建张量的方法：

1. 使用torch.Tensor()函数创建一个未初始化的张量：

x = torch.Tensor(2, 3) # 创建一个2行3列的未初始化的张量

'''
输出：
tensor([[-3.2253e+01,  2.0865e-42,  0.0000e+00],
            [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00]])
'''

2. 使用torch.zeros()函数创建一个全零的张量：

x = torch.zeros(2, 3) # 创建一个2行3列的全零张量

'''
输出：
tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])
'''

3. 使用torch.ones()函数创建一个全1的张量：

x = torch.ones(2, 3) # 创建一个2行3列的全1张量

'''
输出：
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])
'''

4. 使用torch.eye()函数创建一个单位矩阵张量：

x = torch.eye(3) # 创建一个3行3列的单位矩阵张量

'''
输出：
tensor([[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 1.]])
'''

5. 使用torch.arange()函数创建一个序列张量：

x = torch.arange(0, 10, 2) # 创建一个从0到9，步长为2的序列张量

'''
输出：
tensor([0, 2, 4, 6, 8])
'''

6. 使用torch.linspace()函数创建一个均匀间隔的张量：

x = torch.linspace(0, 1, 5) # 创建一个从0到1，均匀间隔的5个元素张量

'''
输出：
tensor([0.0000, 0.2500, 0.5000, 0.7500, 1.0000])
'''

7. 使用torch.randn()函数创建一个随机数张量：

x = torch.randn(2, 3) # 创建一个2行3列的随机数张量

'''
输出：
tensor([[-0.5313,  1.1040,  0.5867],
        [ 0.5845,  1.1692, -1.4061]])
'''

8. 使用torch.tensor()函数从Python列表或numpy数组创建张量：

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 从Python列表创建一个张量
y = torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])) # 从numpy数组创建一个张量