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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