在Pytorch中使用torch.Tensor构造函数制作张量时，使用的是什么分布？

在PyTorch中使用torch.Tensor构造函数制作张量时，默认使用的是均匀分布（uniform distribution）。均匀分布是指在给定的区间内，各个数值出现的概率是相等的。在torch.Tensor构造函数中，可以通过指定参数来改变默认的分布类型和参数。

除了均匀分布，PyTorch还提供了其他常用的分布类型，如正态分布（normal distribution）、泊松分布（Poisson distribution）、指数分布（exponential distribution）等。这些分布类型可以通过torch.Tensor构造函数的参数来指定。

对于均匀分布，可以通过指定参数来控制分布的范围和形状。例如，可以使用torch.Tensor(size).uniform_(a, b)来创建一个指定大小的张量，并将其填充为在区间[a, b)内均匀分布的随机数。

在实际应用中，使用均匀分布的张量可以用于初始化模型的权重、生成随机样本等场景。腾讯云提供了适用于深度学习的云计算服务，例如腾讯云AI引擎PAI和腾讯云GPU云服务器等，可以帮助用户高效地进行深度学习任务的训练和推理。具体产品介绍和链接地址如下：

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