1.1? 創(chuàng)建矩陣
torch.tensor(data)
torch.Tensor(dim1,dim2) #也可以是IntTensor或者FloatTensor，也可以跟torch.tensor混用
torch.as_tensor(data,dtype=,device=)
torch.from_numpy(ndarray)
torch.empty(size)
torch.empty_like(input)
1.2 特殊矩陣
torch.zeros(size)
torch.zeros_like(input, dtype)
torch.ones(size)
torch.ones_like(input, dtype)
torch.eye(size)
1.3 序列
torch.arange(start, end, step) ?# 不包括end, step是兩個(gè)點(diǎn)間距
torch.range(start, end, step) # 包括end，step是兩個(gè)點(diǎn)間距
torch.linspace(start, end, steps) # 包括end, steps 是點(diǎn)的個(gè)數(shù)，包括端點(diǎn), (等距離)
torch.logspace(start, end, steps) # 10的幾次冪
1.4 稀疏矩陣
torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size) # indices 值的x-y坐標(biāo)，size 稀疏矩陣的大小
1.5相同值填充矩陣
torch.full(size, fill_value)
torch.full_like(input, fill_value)
1.6 隨機(jī)矩陣生成
torch.rand(size) # 數(shù)值范圍[0, 1), size = [2,3] or 2,3
torch.rand_like(input, dtype) # 形狀和input相同
torch.randn(size) ?# 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 N(0,1)
torch.randn_like(input, dtype)
torch.randint(low = 0, high, size) # 整數(shù)范圍[low, high), ?e.g. torch.randint(3, 8, [2,3])
torch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1))#相當(dāng)于整個(gè)拉長(zhǎng)了
1.7 隨機(jī)排列生成
torch.randperm(n) # 生成一個(gè)0到n-1的n-1個(gè)整數(shù)的隨機(jī)排列
