基础知识：
ndarray：numpy中的ndarray为多维数组，是numpy中最为重要也是python进行科学计算非常重要和基本的数据类型。
tensor：pytorch中的tensor为数据基本存储类型，中文叫张量，可以表示标量、向量、矩阵。
1.1 创建tensor从numpy到tensor，用torch.tensor(arr)
arr = np.ones((3, 3))
t = torch.tensor(arr) #创建张量1
结果：
1.2 创建tensor从numpy到tensor，用torch.from_numpy(arr)
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
t = torch.from_numpy(arr)
print('\n修改tensor')
t[0, 0] = 10 # tensor中数据的引用
2.1 torch.zeros创建全零张量
out_t = torch.tensor([1])
t = torch.zeros((3, 3), out=out_t)
结果：
2.2 torch.full创建全零张量
t = torch.full((3, 3), 1, dtype=torch.int)
3 创建等差数列张量
t=torch.arange(2, 10, 2)
结果：
4 创建单位对角矩阵
t=torch.eye(5)
print(t)
结果：
5. 创建正态分布向量
ean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
std = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
t_normal = torch.normal(mean, std)
print(t_normal)
t_normal2 = torch.normal(0, 1, size=(4,))
print(t_normal2)
Original: https://blog.csdn.net/huwanting/article/details/124890354
Author: xinxihu
Title: PyTorch学习笔记（一）创建Tensor
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