1、torch.squeeze()
这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度。
2、torch.unsqueeze()
这个函数主要是对数据维度进行扩充。给指定位置加上维数为一的维度。
3、torch.cat
使用torch.cat((A,B),dim)时，除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐。
生成随机数
1、torch.rand
均匀分布。
2、torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor
标准正态分布，包含了从标准正态分布（均值为0，方差为1，即高斯白噪声）中抽取的一组随机数。
3、torch.normal(means, std, out=None) → → Tensor
离散正态分布。返回一个张量，包含了从指定均值means和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。标准差std是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布标准差。
4、torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor
线性间距向量。返回一个1维张量，包含在区间start和end上均匀间隔的step个点。
输出张量的长度由steps决定。
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