tensor类型的元素怎么填充对角线

可以使用 PyTorch 中的函数 `torch.diag_embed()` 将一个一维张量转化为一个对角线填充的二维张量。具体用法如下：

import torch

# 定义一个一维张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 将一维张量转化为对角线填充的二维张量
y = torch.diag_embed(x)

print(y)
# 输出结果为：
# tensor([[1, 0, 0],
#         [0, 2, 0],
#         [0, 0, 3]])

上述代码中，将一维张量 `x` 使用 `torch.diag_embed()` 函数转化为了对角线填充的二维张量 `y`。其中，对角线上的元素即为 `x` 中的元素，其他位置上的元素为 0。

相关问题

tensor类型的元素怎么填充对角线，其余元素置为0

可以使用 PyTorch 中的函数 `torch.diag()` 来实现。具体的做法如下：

import torch

# 定义一个一维张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 构造对角线张量
diag = torch.diag(x)

print(diag)
# 输出结果为：
# tensor([[1, 0, 0],
#         [0, 2, 0],
#         [0, 0, 3]])

上述代码中，首先使用 `torch.diag()` 函数将一维张量 `x` 转化为对角线张量 `diag`，其他位置上的元素为 0。

对tensor每个元素求绝对值

可以使用torch.abs函数来对tensor中每个元素求绝对值。该函数会返回一个新的tensor，其中每个元素的值为原tensor中对应元素的绝对值。例如：

import torch

x = torch.tensor([-1, 2, 0, -3.5, 4.2])
abs_x = torch.abs(x)
print(abs_x)

输出：

tensor([1.0000, 2.0000, 0.0000, 3.5000, 4.2000])

其中，每个元素的值均为原tensor中对应元素的绝对值。