1.torch.linspace(start, end, num=100, out=None)?
? ??返回一個1維張量敬特，包含在區(qū)間start?和?end?上均勻間隔的num個點。 輸出1維張量的長度為num
? ??參數(shù):
????????start (float) – 序列的起始點
????????end (float) – 序列的最終值
? ? ? ? num (int) – 在start?和?end間生成的樣本數(shù)
????????out (Tensor, optional) – 結(jié)果張量
2.torch.eye(n, m=None, out=None)
? ??返回一個2維張量，對角線位置全1皱炉，其它位置全0
? ??參數(shù):
????????n (int?) – 行數(shù)
????????m (int,?optional) – 列數(shù).如果為None,則默認為n
????????out (Tensor,?optinal) - Output tensor
3.torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor
? ??返回一個張量多搀，包含了從區(qū)間[0,1)的均勻分布中抽取的一組隨機數(shù)灾部，形狀由可變參數(shù)sizes?定義
? ??參數(shù):
????????sizes (int...) – 整數(shù)序列赌髓，定義了輸出形狀
4.torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
? ??返回一個張量锁蠕，包含了從標準正態(tài)分布(均值為0匿沛，方差為 1逃呼，即高斯白噪聲)中抽取一組隨機數(shù)抡笼，形狀由可變參數(shù)sizes定義
? ??參數(shù):
????????sizes (int...) – 整數(shù)序列推姻，定義了輸出形狀
5.torch.arange(start, end, step=1, out=None) → Tensor
? ??返回一個1維張量，包含從start到end增炭，以step為步長的一組序列值(默認步長為1)隙姿。
? ??參數(shù):
????????start (float) – 序列的起始點
????????end (float) – 序列的終止點
????????step (float) – 步長输玷，相鄰點的間隔大小
6.torch.zeros(*sizes, out=None) → Tensor
? ??返回一個全為標量 0 的張量欲鹏，形狀由可變參數(shù)sizes?定義
7.torch.ones(*sizes, out=None) → Tensor
? ??返回一個全為1 的張量赔嚎，形狀由可變參數(shù)sizes定義尽狠。
參考與詳細：
官方文檔??https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch/#creation-ops
感謝袄膏！
