用torch函数生成复数

在PyTorch中，可以使用`torch.view_as_complex()`函数将实数张量转换为复数张量。这个函数需要保证输入张量的实部和虚部部分是分开存储的，因此需要将实部和虚部分别作为张量进行输入。下面是一个生成3x3的复数张量的例子：

import torch

# 创建实部张量和虚部张量
real = torch.randn(3, 3)
imag = torch.randn(3, 3)

# 将实部张量和虚部张量合并为一个复数张量
cplx = torch.view_as_complex(torch.stack([real, imag], axis=-1))

print(cplx)

输出：

tensor([[ 0.0325+1.5191j,  0.3040+1.2803j, -0.4266-0.1561j],
        [ 0.1743-0.5548j, -0.7123-1.6336j,  0.1178+0.7143j],
        [-0.0610-0.8624j, -0.2172+0.4137j, -0.7398-0.0081j]])

上面的代码中，`torch.randn(3, 3)`生成了一个3x3的实部张量，`torch.stack([real, imag], axis=-1)`将实部张量和虚部张量按照最后一维进行拼接，得到一个形状为(3, 3, 2)的张量，最后使用`torch.view_as_complex()`将其转换为复数张量。

相关问题

torch随机生成整数

torch是一种流行的Python机器学习库，其中包含了许多用于生成随机数的函数。如果需要生成随机整数，可以使用torch.randint()函数，该函数可以用来随机生成一个整数的张量。

torch.randint()函数需要指定整数的范围和张量的形状，例如：

import torch
random_ints = torch.randint(0, 10, (3,3))
print(random_ints)

这将生成一个3x3的张量，其中所有的元素都是[0,10)之间的随机整数。如果需要生成更大的整数，则可以适当调整范围。如果需要生成负数，则可以在范围内添加一个负数值。

此外，torch还提供了许多其他的随机数生成函数，例如torch.rand()（生成[0,1)之间的随机数）、torch.randn()（生成标准正态分布中的随机数）等等。根据不同的需求，可以选择不同的函数来生成合适的随机数。

怎么用torch生成张量

您可以使用以下代码在 Torch 中生成张量：

require 'torch'

-- 生成一个 3x3 的张量
tensor = torch.Tensor(3, 3)

-- 打印张量
print(tensor)

这将生成一个 3x3 的张量，并将其打印出来。您可以根据需要更改张量的大小和形状。