pytorch中tensor 中对应np.vstack和np.delete的函数是什么？举例说明

PyTorch中对应np.vstack的函数是torch.cat()，它能够沿着指定维度连接多个tensor。举例说明如下：

import torch

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

c = torch.cat([a, b], dim=0)

print(c)
# Output:
# tensor([[1, 2],
#         [3, 4],
#         [5, 6]])

PyTorch中对应np.delete的函数是torch.index_select()，它能够按给定索引从tensor中选择子集。举例说明如下：

import torch

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

b = torch.index_select(a, dim=0, index=torch.tensor([0, 2]))

print(b)
# Output:
# tensor([[1, 2],
#         [5, 6]])

在这个例子中，我们从a中选择索引为0和2对应的子集，即第1行和第3行。index_select的第一个参数是输入tensor，第二个参数是选择子集的维度，第三个参数是要选择的索引。注意，索引需要用torch.tensor()进行包装。

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pytorch中tourch.tensor(np.random.normal())

在PyTorch中，`torch.tensor()`是一个函数，用于将NumPy数组或者其他类型的对象转换成张量（Tensor），这是一种类似于numpy数组但专为深度学习设计的数据结构。当你调用`torch.tensor(np.random.normal())`时，你实际上是在创建一个新的张量，这个张量的内容是来自NumPy的随机正态分布（normal distribution）生成的元素。

`np.random.normal()`是NumPy库中的函数，它会返回一个服从平均值为0、标准差为1的正态分布的一维数组。所以，`torch.tensor()`将会把这个NumPy的正态分布数据包装成一个PyTorch张量。

举个例子：

import torch
import numpy as np

# 创建一个服从均值0，标准差1的正态分布的numpy数组
numpy_array = np.random.normal(size=(5,))
# 转换成PyTorch张量
pytorch_tensor = torch.tensor(numpy_array)

print(pytorch_tensor)