标签：lis 指定 min 大写 转化 tensor nes 维度 ORC
1、
a b
c d
dim/len（shape）：2
shape/size：torch.Size（[2, 2]）
numel == 2 * 2（number of element）
2、三种常用数据类型
torch.FloatTensor（）
torch.ByteTensor（）
torch.IntTensor（）
torch.Tensor可设置默认类型
括号内填shape，若想填写现成数据，则放到中括号里面
若是GUP类型，则加cuda
3、list可以将size、shape转化成列表
4、torch.randn（）torch.rand（）torch.FloatTensor（）区别
rand：在[0,1]之间均匀选取 rand_like(tensor)：相当于取了tensor的shape
randint（min，max，shape）可以自己指定min和max，但是max取不到
randn：取值服从正态（0，1）分布
5、将其他类型转化为numpy类型
(1)由numpy导入
np.array()、nu.ones()
torch.from_numpy
(2)由list导入
torch.tensor()只有一个参数，接收现成的数据，可以是numpy或list或数字
不成文的规定，小写给数据，大写给shape（可以给数据，但是最好别用）
6、全部初始化为某一个值
torch.full([shape], value)
7、生成等差数列
torch.arange(min, max, 步长)
8、全部为1：ones
全部为0：zeros
对角为1：eye
9、索引与切片
若想加步长，则多写一个冒号
用...代替 :
在某一个维度上切片：index_select(维度，[min, max])
10、维度变换
（1）view = reshape
（2）unsqueeze（扩张）：正数在前负数在后插一个维度
squeeze（压缩）：参数为打算删减的维度
（3）t（转置）：只适用于二维
（4）transpose（维度交换）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/liujianing/p/12168947.html
