举例未初始化的数据的张量

假设我们使用 PyTorch，以下是一个未初始化的张量的例子：

import torch

x = torch.empty(2, 3) # 创建一个形状为 (2, 3) 的未初始化张量
print(x)

输出：

tensor([[6.1559e-34, 4.5671e-41, 1.4574e-19],
        [6.4069e-10, 1.3563e-19, 1.8374e-01]])

在这个例子中，我们创建了一个形状为 (2, 3) 的未初始化张量 `x`。由于张量未初始化，因此它的值是未知的，并且可能包含任意值（例如上面打印出的非零值）。如果我们需要一个特定值的初始化张量，请使用 `torch.zeros()`、`torch.ones()` 或 `torch.rand()` 等函数。

相关问题

torch.empty()初始化二维张量

当你使用 `torch.empty()` 初始化二维张量时，你需要指定该张量的行数和列数，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.empty(3, 4)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[1.0378e-38, 9.0919e-39, 1.0653e-38, 9.0919e-39],
        [1.0561e-38, 9.1837e-39, 1.0653e-38, 4.1327e-39],
        [1.0653e-38, 4.2246e-39, 1.0469e-38, 9.0919e-39]])

这里创建了一个 $3\times4$ 的未初始化的张量，可以看到输出结果中每个元素的值都是随机的。

如果你想要初始化二维张量的值为 0，可以使用 `torch.zeros()` 函数，代码如下：

import torch

x = torch.zeros(3, 4)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]])

这里创建了一个 $3\times4$ 的全零张量。

除了 `torch.empty()` 和 `torch.zeros()`，还有一些其他的初始化函数，例如 `torch.ones()` 和 `torch.rand()`。你可以根据需要选择合适的函数进行初始化。

创建一个随机初始化的5x3张量

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：

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。