1.1  创建矩阵

torch.tensor(data)

torch.Tensor(dim1,dim2) #也可以是IntTensor或者FloatTensor，也可以跟torch.tensor混用

torch.as_tensor(data,dtype=,device=)

torch.from_numpy(ndarray)

torch.empty(size)

torch.empty_like(input)

1.2 特殊矩阵

torch.zeros(size)

torch.zeros_like(input, dtype)

torch.ones(size)

torch.ones_like(input, dtype)

torch.eye(size)

1.3 序列

torch.arange(start, end, step)  # 不包括end, step是两个点间距

torch.range(start, end, step) # 包括end，step是两个点间距

torch.linspace(start, end, steps) # 包括end, steps 是点的个数，包括端点, (等距离)

torch.logspace(start, end, steps) # 10的几次幂

1.4 稀疏矩阵

torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size) # indices 值的x-y坐标，size 稀疏矩阵的大小

1.5相同值填充矩阵

torch.full(size, fill_value)

torch.full_like(input, fill_value)

1.6 随机矩阵生成

torch.rand(size) # 数值范围[0, 1), size = [2,3] or 2,3

torch.rand_like(input, dtype) # 形状和input相同

torch.randn(size)  # 标准正态分布 N(0,1)

torch.randn_like(input, dtype)

torch.randint(low = 0, high, size) # 整数范围[low, high),  e.g. torch.randint(3, 8, [2,3])

torch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1))#相当于整个拉长了

1.7 随机排列生成

torch.randperm(n) # 生成一个0到n-1的n-1个整数的随机排列

1.8 矩阵切片与索引