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import torch

import numpy as np

#從numpy導入

a = np.ones([2,1])

a = torch.from_numpy(a)

print(a)

?

#從list導入,注意在python中，（）默認表示ｓｉｚｅ；

a = torch.tensor([1,2,3])

print(a)

?

#生成未初始化數據

a = torch.empty(5,3)

b = torch.FloatTensor(5,3)

c = torch.IntTensor(5,3)

print(a,b,c)#pytorch默認類型是FloatTensor

?

#隨機初始化：

#rand函數使用０－１隨機均勻分布,包含０和０；　　　

#rand_like [min,max)

?

a = torch.rand(3,3)

b = torch.rand_like(a)

c = torch.randint(1,10,[3,3])#生產３＊３的tensor，范圍是[1,10)

print(a,b,c)

?

a = torch.randn(3,3)#正態分布,常用于bias;均值為0,方差為1;

print(a)

?

"""

如果想自定義均值和方差則使用normal函數:

生成10個均值為0;方差慢慢變小;后期我們可以改成我們想要的形狀,如下面的可以resize為(2,5),(5,2)等;

"""

a = torch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1))

print(a)

a = torch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1))

print(a)

?

print(torch.full([2,3],1024))#生成2*3矩陣,元素值均為1024

print(torch.full([],1024))#tensor(1024.) 生成一個標量

print(torch.full([1],1024))#tensor([1024.])長度為1的tensor

?

#生成等差數列

a = torch.arange(1,10,0.5)#0.5等差,不包含10

print(a)

a = torch.linspace(1,10,100)#在1-10之間生成100個等分數列

print(a)

a = torch.logspace(1,-1,10)#1至-1之間生成10個等差數列,再求log

print(a)

?

#生成全0全1以及對角矩陣,注意eye只支持1,2維度,高維度不支持

print(torch.ones(3,3),torch.zeros(3,3),torch.eye(3,3))

?

#生成隨機索引,類似shuffle,用于打亂順序

print(torch.randperm(10))

轉載于:https://my.oschina.net/u/4131400/blog/3048440

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch创建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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