创建一个随机初始化的5x3张量
时间: 2023-07-30 10:11:56 浏览: 45
可以使用PyTorch的torch模块创建一个随机初始化的5x3张量,代码如下:
```python
import torch
# 创建一个5x3的随机初始化张量
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
```
输出结果如下:
```
tensor([[0.2981, 0.3635, 0.4937],
[0.3986, 0.3458, 0.1118],
[0.4997, 0.1247, 0.6267],
[0.7109, 0.4871, 0.5176],
[0.8913, 0.9169, 0.8102]])
```
在这个例子中,我们创建了一个5x3的随机初始化张量。注意,这个张量的值是在0和1之间随机生成的。如果需要创建一个具有其他分布的随机初始化张量,可以使用其他函数,如`torch.randn()`表示从标准正态分布中随机初始化。
相关问题
创建一个空的5x3张量
可以使用PyTorch的torch模块创建一个空的5x3张量,代码如下:
```python
import torch
# 创建一个5x3的空张量
x = torch.empty(5, 3)
print(x)
```
输出结果如下:
```
tensor([[ 0.0000e+00, 0.0000e+00, -3.6893e+19],
[ 1.4013e-45, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]])
```
在这个例子中,我们创建了一个5x3的空张量。注意,这个空张量是随机初始化的,所以它的值是不确定的。如果需要创建一个全零张量,可以使用`torch.zeros()`函数。
打印一个张量的维度
可以使用PyTorch的`size()`函数打印一个张量的维度,代码如下:
```python
import torch
# 创建一个5x3的随机初始化张量
x = torch.randn(5, 3)
print("张量x的维度为:", x.size())
```
输出结果如下:
```
张量x的维度为: torch.Size([5, 3])
```
在这个例子中,我们创建了一个5x3的随机初始化张量`x`,然后使用`size()`函数打印了该张量的维度,结果为`torch.Size([5, 3])`。注意,`size()`函数返回的是一个元组,表示张量在每个维度上的大小。