张量除了有维度、大小和元素个数之外，还有元素的类型
张量有大量的初始化方法，可以和list以及numpy数组进行转换
此外张量还有大量的计算函数
如下：
from __future__ import print_function...实际值为0
print('torch.empty=',x)
y=torch.empty_like(x) #创建和input张量同阶的空张量，实际值为0
print('torch.empty_like...,value=1,tensor1,tensor2) # 张量(tensor1/tensor2)*value+tensor 用tensor2对tensor1逐元素相除，然后乘以标量值value 并加到tensor...张量的形状需要匹配的
# torch.ceil(input,out) # 向上取整
# torch.clamp(input,min,max,out=None) # 将元素调整至[min,max]区间...torch.fmod(input,divisor,out) # 取余数
# torch.frac # 取分数部分
# torch.lerp(start, end, weight, out=None) # 线性插值
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