用pytorch创建一个和classification一样类型的tensor表格，并赋值12，20，30，2

以下是用PyTorch创建一个和classification一样类型的tensor表格，并赋值12，20，30，2的代码：

import torch

# 创建一个大小为4的一维张量
x = torch.zeros(4, dtype=torch.float32)

# 给张量赋值
x[0] = 12
x[1] = 20
x[2] = 30
x[3] = 2

print(x)

输出结果为：

tensor([12., 20., 30.,  2.])

这个张量的类型和classification中的标签张量一样，都是一维张量。但是由于我们没有指定数据类型，默认为float32。如果需要指定数据类型，可以在创建张量时指定dtype参数。

相关问题

pytorch创建一个1维tensor

可以使用以下代码创建一个1维tensor：

import torch

tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

这将创建一个包含1、2、3的1维tensor。

pytorch创建tensor

PyTorch是一个开源的机器学习框架，可以用于创建、训练和部署深度学习模型。在PyTorch中，我们可以使用`torch.Tensor`类来创建张量(tensor)，它是PyTorch中最基本的数据结构。

以下是一些常见的创建tensor的方法：

1. 从Python列表或NumPy数组创建tensor：

import torch
import numpy as np

# 从Python列表创建tensor
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
print(x)

# 从NumPy数组创建tensor
y = torch.from_numpy(np.array([5, 6, 7, 8]))
print(y)

2. 创建全0或全1的tensor：

# 创建全0的tensor
a = torch.zeros(3, 4)
print(a)

# 创建全1的tensor
b = torch.ones(2, 3, 4)
print(b)

3. 创建随机数tensor：

# 创建随机数tensor（均匀分布）
c = torch.rand(2, 3)
print(c)

# 创建随机数tensor（标准正态分布）
d = torch.randn(3, 4)
print(d)

4. 创建指定形状的tensor：

# 创建指定形状的tensor
e = torch.empty(2, 3)
print(e)

# 创建指定形状的tensor（默认dtype为float32）
f = torch.zeros((2, 3), dtype=torch.int)
print(f)