创建操作
torch.eye(n,m=None,out=None)返回一个2维张量，对角线位置全1，其他位置全0
参数：
--n(int):行数
--m(int,optional):列数 如果为None,则默认为n
--out(Tensor,optinal) -Output tensor
--返回值：对角线位置全1,其他位置全0的2维张量，返回值类型：Tensor
例子；
>>> torch.eye(3)
1 0 0
0 1 0
0 0 1
[torch.FloatTensor of size 3x3]troch.from_numpy(ndarray) --Tensor:将numpy.ndarray转换为PyTorch的Tensor.返回的张量tensor和numpy的ndarray共享同一内存空间。修改一个会导致另外一个也被修改。返回的张量不能改变大小。
例子：
>>> a = numpy.array([1, 2, 3])
>>> t = torch.from_numpy(a)
>>> t
torch.LongTensor([1, 2, 3])
>>> t[0] = -1
>>> a
array([-1, 2, 3])torch.linspace(start,end,steps=100,out=None) --Tensor:返回一个1维张量，包含在区间start和end上均匀间隔的steps个点。输出一维张量的长度为steps.
参数：
--start(float):序列的起始点
--end(float):序列的最终值
--steps(int)= 在start和end间生成的样本数
--out(Tensor,optional):结果张量
例子：
>>> torch.linspace(3, 10, steps=5)
3.0000
4.7500
6.5000
8.2500
10.0000
[torch.FloatTensor of size 5]
>>> torch.linspace(-10, 10, steps=5)
-10
-5
05
10
[torch.FloatTensor of size 5]
>>> torch.linspace(start=-10, end=10, steps=5)
-10
-5
05
10
[torch.FloatTensor of size 5]torch.logspace(start,end,steps,out=None) --Tensor 返回一个1维张量，包含在区间10start 和 10end上以对数刻度均匀间隔的steps个点。输出1维张量的长度为steps。
参数：
--start(float):序列的起始点
--end(float):序列的最终值
--steps(int):在start和end间生成的样本数
--out(Tensor,optional):结果张量
例子：
>>> torch.logspace(start=-10, end=10, steps=5)
1.0000e-10
1.0000e-05
1.0000e+00
1.0000e+05
1.0000e+10
[torch.FloatTensor of size 5]
>>> torch.logspace(start=0.1, end=1.0, steps=5)
1.2589
2.1135
3.5481
5.9566
10.0000
[torch.FloatTensor of size 5]torch.ones
torch.ones(*sizes, out=None) -->Tensor 返回一个全为1的张量，形状由可变参数sizes定义。
由可变参数sizes定义。
参数：
--sizes(int):整数序列，定义了输出形状
--out(Tensor,optional):结果张量
例子：
>>> torch.ones(2, 3)
1 1 1
1 1 1
[torch.FloatTensor of size 2x3]
>>> torch.ones(5)
1
1
1
1
1
[torch.FloatTensor of size 5]torch.rand(*sizes, out=None) -->Tensor返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数，形状由可变参数sizes定义。
参数：
--sizes(int)：整数序列，定义了输出形状
--out(Tensor,optinal):结果张量
例子：
>>> torch.rand(4)
0.9193
0.3347
0.3232
0.7715
[torch.FloatTensor of size 4]
>>> torch.rand(2, 3)
0.5010 0.5140 0.0719
0.1435 0.5636 0.0538
[torch.FloatTensor of size 2x3]torch.randn(*sizes, out=None) -->Tensor 返回一个张量，包含了从标准正态分布（均值为0，方差为1,即高斯白噪音）中抽取一组随机数，形状由可变参数sizes定义。
参数：
--sizes(int):整数序列,定义了输出形状
--out(Tensor,optinal)-结果张量
例子：
>>> torch.randn(4)
-0.1145
0.0094
-1.1717
0.9846
[torch.FloatTensor of size 4]
>>> torch.randn(2, 3)
1.4339 0.3351 -1.0999
1.5458 -0.9643 -0.3558
[torch.FloatTensor of size 2x3]torch.randperm(n, out=None) -->LongTensor 给定参数n,返回一个从0到n-1的随即整数排列。
参数:n(int)：上边界（不包含）
例子：
>>> torch.randperm(4)
2
1
3
0
[torch.LongTensor of size 4]torch.arange(start, end, step=1, out=None) -->Tensor返回一个1维张量，长度为floor((end-start)/step)。包含从start到end，以step为步长的一组序列值（默认步长为1）。
参数：
--start(float):序列的起始点
--end(float):序列的终止点
--step(float):相邻点的间隔大小
--out(Tensor,optional):结果张量
例子：
>>> torch.arange(1, 4)
1
2
3
[torch.FloatTensor of size 3]
>>> torch.arange(1, 2.5, 0.5)
1.0000
1.5000
2.0000
[torch.FloatTensor of size 3]>>> torch.range(1, 4)
1
2
3
4
[torch.FloatTensor of size 4]
>>> torch.range(1, 4, 0.5)
1.0000
1.5000
2.0000
2.5000
3.0000
3.5000
4.0000
[torch.FloatTensor of size 7]>>> torch.zeros(2, 3)
0 0 0
0 0 0
[torch.FloatTensor of size 2x3]
>>> torch.zeros(5)
0
0
0
0
0
[torch.FloatTensor of size 5]
