深度学习框架PyTorch：入门与实践 学习（二）

Tensor和Autograd------Tensor

Tensor

创建：

1. Tensor(*size),创建时不会立马分配空间，使用时才会分配，而其他均创建时立马就分配。
2. ones(*sizes)
3. zeros(*sizes)
4. eye(*sizes)对角线为1其他为0
5. arange(s,e,step)从s到e步长为step
6. linspace(s,e,steps)从s到e，均匀切分成steps份
7. rand/randn(*sizes)均匀/标准整体分布
8. normal(mean,std)/uniform(from,to)
9. randperm(m)随机排列

利用List创建tensor 

a = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)

b = a.tolist()
print(b)

print(a.size())

print(a.numel())#输出the num of element

# 创建一个和a一样大小的Tensor
c = torch.Tensor(a.size())
print(c.size())
# 查看c的形状
print(c.shape)

常用tensor操作：

1. Tensor.view()可以调整tensor的形状，但不会修改自身的数据，两者共享内存

   a = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   print(a)
   b = a.view(3, 2)
   print(b)