Tensor创建：依据数值创建
3.Tensor:依据数值创建
(1)创建全0张量
torch.zeros()
有五个属性
size:张量的形状 如（3，224，224）
out:输出张量
layout:内存中的布局形式，默认stride,但当存储矩阵为稀疏矩阵时可设为 sparse_coo，提高查询效率等
device:所在设备
requirs_grad:是否需要梯度
zeros=torch.zeros((3,3),out=out_t)
zeros与out_t也是共享同一内存空间的
（2）torch.zeros_like()
依据input形状创建全0张量
（3）全1张量
torch.ones()
（4）torch.ones_like()
(5)自定义数值的张量
torch.full(size,fill_value)
torch.full((6,6),666)
(6)torch.full_like()
(7)等差张量
torch.arange()
功能：创建等差一维张量
数值区间为{start,end) end取不到
step 为公差，默认1
t=torch.arange(2,10,2)
t
（8）均分数列
torch.linspace()
创建一维均分数列张量
区间为闭合的区间 [start,end]
t=torch.linspace(0,10,5)
t
(10)创建单位对角矩阵（二维张量）
torch.eye()
默认为方阵
n:为行数
m:为列数
torch.eye(10)
