pytorch初始化 创建tensor（均匀采样、正态分布采样等）

均匀采样

torch.rand()在[0,1]中均匀采样
torch.rand_like()
*_like标签的接收的是tensor

torch.randint(1,10,[3,3])随机的是[1,10)的整数[3,3]为shape

full的使用

torch.full([],7)创建的是标量
torch.full([1],7)创建的是tensor

正态分布采样

torch.randn(3,3)均值为0方差为1的[3,3]tensor

torch.full([10],0)长度为10，值都为0的tensor
torch.arange(1,0,-0.1)从1开始向0减少 一次减0.1

torch.normal正态分布

arange/range

第三个参数是阶梯
不推荐使用range函数

linspace/logspace

steps为数量值
arange中为阶梯
torch.linspace(0,10,steps=11)
linspace为[0,10]
torch.logspace(0,-1,steps=10)
logspace为10⁰~10^-1

Ones/zeros/eye

输入shape
ones为全1
zeros为全0
eye为对角线，适合矩阵

randperm

随机打散