import torch
import numpy as np
1. 张量（tensor）
1.1 初始化
data = [[1, 2],[3, 4]]
x_data = torch.tensor(data) #从列表初始化
np_array = np.array(data)
x_data = torch.from_numpy(np_array) #从numpy初始化
x_ones = torch.ones_like(x_data) #保持相同规模，全部置1
x_rand = torch.rand_like(x_data, dtype=torch.float) #保持相同规模，生成随机数
根据维度进行初始化
shape = (2,3,)
rand_tensor = torch.rand(shape)
ones_tensor = torch.ones(shape)
zeros_tensor = torch.zeros(shape)
1.2 张量运算
像numpy一样进行索引和切片
tensor[0] #第一行
tensor[：，0] #第一列
tensor[...,-1] #最后一列
t1 = torch.cat([tensor, tensor, tensor], dim=1) #进行拼接
算数运算