Pytorch官方指南（四） 翻譯版本

torch.as_tensor

參數：

1. data，Tensor的初始數據。可以是list、tuple、NumPy ndarray、scalar和其他類型。
2. dtype，（可選）返回的張量的所需數據類型。默認值：從輸入數據推斷的類型。
3. device，（可選）返回的張量的所需數據類型。默認值：當前默認設備。

作用：
將其他類型數據轉換爲tensor類型，但只要device不等於cuda，轉換的tensor類型變量與原變量共享一個內存。
例子：

>>> a = numpy.array([1, 2, 3])
>>> t = torch.as_tensor(a)
>>> t
tensor([ 1,  2,  3])
>>> t[0] = -1
>>> a
array([-1,  2,  3])

>>> a = numpy.array([1, 2, 3])
>>> t = torch.as_tensor(a, device=torch.device('cuda'))
>>> t
tensor([ 1,  2,  3])
>>> t[0] = -1
>>> a
array([1,  2,  3])

torch.zeros

參數：

1. size， 定義輸出張量形狀的一系列整數。可以是可變數目的參數或集合，如列表或元組。
2. out，輸出的Tensor。
3. dtype，返回的張量的所需數據類型。默認值：如果沒有，則使用全局默認值。
4. layout，返回張量的所需佈局。默認值：torch.stridded。
5. device ，返回張量的所需設備。默認：如果沒有，則使用當前設備作爲默認張量類型。
6. requires_grad，如果autograd應該在返回的張量上記錄操作。默認值：False。

作用：
創建全0的tensor。

例子：

>>> torch.zeros(2, 3)
tensor([[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]])

>>> torch.zeros(5)
tensor([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

torch.linspace

參數：

1. start，生成的tensor中數值的起始值，包括此值。
2. end，生成的tensor中數值的終止值，包括此值。
3. steps，起始值與終止值之間的每兩個數之差，可以理解爲步長。
4. out，（可選）輸出的tensor。
5. dtype，（可選）返回的張量的所需數據類型。默認值：如果沒有，則使用全局默認值。
6. layout，（可選）返回張量的所需佈局。默認值：torch.stridded。
7. device，（可選）返回張量的所需設備。默認：如果沒有，則使用當前設備作爲默認張量類型。
8. requires_grad，（可選）如果autograd應該在返回的張量上記錄操作。默認值：False。

例子：

>>> torch.linspace(3, 10, steps=5)
tensor([  3.0000,   4.7500,   6.5000,   8.2500,  10.0000])
>>> torch.linspace(-10, 10, steps=5)
tensor([-10.,  -5.,   0.,   5.,  10.])
>>> torch.linspace(start=-10, end=10, steps=5)
tensor([-10.,  -5.,   0.,   5.,  10.])
>>> torch.linspace(start=-10, end=10, steps=1)
tensor([-10.])

torch.eye

參數：

1. n，行數。
   2.m，（可選）列數，默認與行數相等。
2. out，（可選）輸出的tensor。
3. dtype，（可選）返回的張量的所需數據類型。默認值：如果沒有，則使用全局默認值。
4. layout，（可選）返回張量的所需佈局。默認值：torch.stridded。
5. device，（可選）返回張量的所需設備。默認：如果沒有，則使用當前設備作爲默認張量類型。
6. requires_grad，（可選）如果autograd應該在返回的張量上記錄操作。默認值：False。

作用：
返回二維張量，對角線元素爲1，其餘元素爲0。

例子：

>>> torch.eye(3)
tensor([[ 1.,  0.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  0.,  1.]])

torch.empty

參數：

1. size，定義輸出張量形狀的一系列整數。可以是可變數目的參數或集合，如列表或元組。
2. out，（可選）輸出的tensor。
3. dtype，（可選）返回的張量的所需數據類型。默認值：如果沒有，則使用全局默認值。
4. layout，（可選）返回張量的所需佈局。默認值：torch.stridded。
5. device，（可選）返回張量的所需設備。默認：如果沒有，則使用當前設備作爲默認張量類型。
6. requires_grad，（可選）如果autograd應該在返回的張量上記錄操作。默認值：False。

例子：

>>> torch.empty(2, 3)
tensor(1.00000e-08 *
       [[ 6.3984,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000]])
        
>>> torch.empty(1)
>>> torch.empty([1, 3])
tensor([1.1673e-42])
tensor([[-3.3881e+24,  4.5908e-41, -3.3881e+24]])