Tensor的rand()、zeros()、one_like()用法

在PyTorch中，`Tensor`是一个张量对象，可以代表任意维度的数组。以下是`rand()`, `zeros()`和`one_like()`这三个函数的基本用法：

1. **rand()**: 这个方法用于生成一个给定形状的新张量，其元素是均匀分布的浮点数，范围通常在[0, 1)之间（包含0，不包含1）。例如：

   import torch
   tensor = torch.rand((3, 4))

这将创建一个3x4的随机矩阵。

2. **zeros()**: 这个函数返回一个新的张量，所有元素都是0，指定的形状。例如：

   zeros_tensor = torch.zeros((2, 5))

这将生成一个2行5列全零的矩阵。

3. **one_like()**: 这个方法接受一个张量作为输入，并返回一个新的张量，其元素值为1，形状和输入张量相同。例如：

   input_tensor = torch.randn(2, 3)
   ones_tensor = torch.ones_like(input_tensor)

这将创建一个与`input_tensor`大小相同的全1矩阵。