2.tensor的创建与维度查看

代码如下:

import torch


#1.tensor数据的创建
#2.查看tensor的维度
#3.查看tensor元素的个数
if __name__ == '__main__':
    #一、tensor的创建

    #1.最基本的创建
    a=torch.Tensor(2,3)
    print("1.最基本的创建:",a)

    #2.指定类型的创建
    b=torch.DoubleTensor(2,3)
    print("2.指定类型的创建:",b)

    #3.默认值为0的创建,zeros()函数:
    c=torch.zeros(2,3)
    print("3.默认值为0的创建:",c)

    #4.默认值为1的创建,ones()函数:
    d=torch.ones(2,3)
    print("4.默认值为1的创建:",d)

    #5.eye()函数的创建
    e=torch.eye(3,4)
    print("5.eye()函数的创建:",e)

    #6.randn()函数的创建:
    f=torch.randn(2,3)
    print("6.randn()函数的创建:",f)

    #7,arange()函数的创建:
    g=torch.arange(1,20,2)#(start,end,step)
    print("arange()函数的创建:",g)

    #8.linspace()函数的创建:
    h=torch.linspace(0,10,6)#从1到10,共5份
    print("linspace()函数的创建:",h)

    #9.tensor()方法创建:
    k=torch.tensor([1,3,6,9])
    print("9.tensor()方法创建:",k)

    #10.randperm()函数的创建:
    m=torch.randperm(5)#生成长度为5的随机排列向量
    print("10.randperm()函数的创建:",m)


    #二、查看tensor的维度

    #1.Tensor.shape()
    a=torch.Tensor(2,3)
    print(a.shape)

    #2.a.size()
    print(a.size())


    #三、查看tensor元素的个数
    #1.numel()函数:
    print("1.numel()函数查看tensor元素的个数:",a.numel())

    #2.nelement()函数:
    print("2.nelement()函数查看tensor元素的个数:", a.nelement())

你可能感兴趣的:(#,1.1.pytorch基础,pytorch,python,人工智能,深度学习,机器学习)