pytorch建立

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隨機均勻分佈,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，範圍是[1,10)

print(a,b,c)

 

a = torch.randn(3,3)#正態分佈,經常使用於bias;均值爲0,方差爲1;

print(a)

 

"""

若是想自定義均值和方差則使用normal函數:

生成10個均值爲0;方差慢慢變小;後期咱們能夠改爲咱們想要的形狀,以下面的能夠resize爲(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,元素值均爲1024

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

print(torch.full([1],1024))#tensor([1024.])長度爲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,相似shuffle,用於打亂順序

print(torch.randperm(10))