在Python中如何创建一个基本的`torch.Tensor`？

在PyTorch中，你可以通过`torch`模块的内置函数来创建一个基本的张量（Tensor）。以下是几个创建张量的例子：

1. **直接创建**:

   import torch
   tensor_1d = torch.tensor([1, 2, 3])  # 创建一维张量
   tensor_2d = torch.tensor([[4, 5], [6, 7]])  # 创建二维张量

   # 或者通过数据类型和维度指定
   tensor_float = torch.empty(3, 4, dtype=torch.float)  # 空矩阵，元素默认为0.0，类型为float

2. **从numpy数组转换**:

   import numpy as np
   array = np.array([8, 9, 10])
   tensor_from_numpy = torch.from_numpy(array)  # 转换为PyTorch张量

3. **固定形状和初始化值**:

   tensor_fixed_shape = torch.full((2, 3), fill_value=10, dtype=torch.int)  # 全部元素为10

4. **随机张量**:

   tensor_random = torch.rand(2, 2)  # 随机生成0到1之间的浮点数张量
   tensor_random_normal = torch.randn(2, 2)  # 随正态分布生成张量