create tensor

1. torch.tensor()：从data创建tensor

data可以是list,numpy；dtype默认与data一致。

2. torch.from_numpy(ndarray)：从numpy创建tensor

这里创建的tensor与原ndarray共享内存，一个改变另一个就会改变。

3.

torch.zeros()：依size创建全0张量

 

torch.zeros_like()：依input形状创建全0张量

4.

torch.ones()

torch.ones_like()

5.

torch.full()：依size创建全fill_value张量

torch.full_like()

6. torch.arange()：创建等差的一维张量，创建的区间为[start, end)

7. torch.linspace()：创建均分的一维张量，数值区间为[start, end]

8. torch.eye()：创建单位对角矩阵（二维张量），默认为方阵

9. 

torch.normal()：生成正态分布的张量

mean和std可以为标量和张量

当mean和std都为标量时，要加一个参数size来指定tensor的大小

torch.randn()，torch.randn_like()：生成标准正态分布的tensor

torch.rand()，torch.ran_like()：在区间[0, 1)上生成均匀分布

torch.randint()，torch.randint_like()：区间[low, high]生成整数均匀分布

 

torch.randperm()：生成从0到n-1的随机排列

torch.bernoulli()：以input为概率，生成伯努利分布