不再彷惶

持续补充import torch1.随机相关a = torch.randn(2,3) 正态分布b = torch.rand(2,3) 0~1范围内随机c = torch.rand_like(a) 模仿a的形状生成随机矩阵d = torch.randint(1,10,[2,3,4]) 在1~10内生成形状为（2,3,4）的矩阵a = a.cuda() 将数据加载到gpu内2.查看数据形状a.type() 输出数据类型a.size() == a.shape

此博客并不是教程，只是一个练习总结 代码汇总放在文末 1.首先导入所需要的库import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Ffrom torch import optimimport torchvisionfrom matplotlib import pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as npfrom Util import plot.