[人工智能]torch/numpy生成各种tensor

torch

指定所有元素（默认float）：

torch.tensor([[1,2,3,][4,5,6]])

指定shape的float型：

# generate a float tensor with shape (1,3)
torch.rand(1,3)

高斯分布的指定shape（float）：

# generate a float tensor with shape (1,3) using Normal(Guassian) distribution
torch.randn(1,3)
# or 
torch.randn((1,3)) # work the same as the last one.

指定shape的int型：

# shape (3,4), low=1, high=6
 torch.randint(1,6,(3,4))

numpy

默认import numpy as np了
numpy中在random中集成的，需要np.random.xxx，用法和torch的差不多。

指定所有元素（默认float）：

np.array([[1,2,3],[4,5,6,]])

指定shape的float型：

# generate a float numpy array with shape (1,3)
np.random.rand(1,3)
# wrong below!
np.random.rand((1,3))

高斯分布的指定shape（float）：

# generate a float tensor with shape (1,3) using Normal(Guassian) distribution
np.random.randn(1,3)
# wrong below!
np.random.randn((1,3))

指定shape的int型：

# shape (3,4), low=1, high=6
np.random.randint(1,6,(3,4))