PyTorch基础语法大全

一、创建 Tensor

1.1 torch.empty(5, 3)

创建一个大小为 5*3 未初始化的 Tensor：

x = torch.empty(5,3)

输出为：

tensor([[8.4490e-39, 9.6429e-39, 9.2755e-39],
        [1.0286e-38, 9.0919e-39, 8.9082e-39],
        [9.2755e-39, 8.4490e-39, 9.2755e-39],
        [9.6429e-39, 9.6429e-39, 9.3674e-39],
        [1.0469e-38, 1.0102e-38, 9.2755e-39]])

1.2 torch.rand(5, 3)

创建一个大小为 5*3 随机初始化的 Tensor：

x = torch.rand(5, 3)

输出为：

tensor([[0.9481, 0.9788, 0.6261],
        [0.3213, 0.4617, 0.4188],
        [0.1769, 0.4106, 0.5583],
        [0.5643, 0.5224, 0.8899],
        [0.4977, 0.0276, 0.7517]])

1.3 torch.zeros(5, 3)

创建一个大小为 5x3 且指定数据类型为 long 型值全 0 的 Tensor：

x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)

输出为：

tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]])

1.4 torch.tensor([5.5, 3])

根据数据直接创建 Tensor：

x = torch.tensor([5.5, 3])

输出为：

tensor([5.5000, 3.0000])

1.5 new_ones

根据现有 Tensor 创建。

x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64)  
# 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device
# 得到的x为：
tensor([[1., 1., 1.]