torch.Tensor 是pytorch中用于創(chuàng)建未初始化矩陣的函數(shù)
實(shí)例：
import torch
x = torch.Tensor(2, 2) # 構(gòu)造一個(gè)未初始化的2*2的矩陣
即使該矩陣未被初始化寿羞，也是存有隨機(jī)值的
構(gòu)造未初始化矩陣a
可以發(fā)現(xiàn)，我在這里構(gòu)造的矩陣a的是有一個(gè)默認(rèn)值的赂蠢，然后绪穆，采用同樣的語句構(gòu)造矩陣b
構(gòu)造未初始化矩陣b
此處發(fā)現(xiàn)矩陣a 和b的隨機(jī)值是一樣的
通過id()函數(shù)，發(fā)現(xiàn)a和b的對(duì)象id不一致虱岂，并不是指向同一塊內(nèi)存區(qū)域
查看id玖院，發(fā)現(xiàn)a =! b
然后發(fā)現(xiàn)量瓜，每一次使用torch.Tensor(2,2)所指向的內(nèi)存地址也是不一致的
每一次使用torch.Tensor都會(huì)分配一塊新的內(nèi)存空間
因此，對(duì)于torch.Tensor(n,m)的理解可以概括為绍傲，構(gòu)造一個(gè)未初始化的nm維矩陣，并隨機(jī)生成nm個(gè)值作為默認(rèn)值猎塞，以后每次調(diào)用torch.Tensor(n,m)的時(shí)候，都會(huì)新開一個(gè)地址空間并將默認(rèn)值賦予新的變量荠耽，可以看做一個(gè)淺copy過程。
僅為個(gè)人無聊的一些小測(cè)試铝量，后續(xù)查看官網(wǎng)文檔再進(jìn)行補(bǔ)充
