给torch张量分配值

以下是一个示例代码，展示了如何给torch张量分配值：

import torch

# 创建一个大小为3x3的torch张量，并将所有元素初始化为0
tensor = torch.zeros(3, 3)
print("初始张量：")
print(tensor)

# 给张量的特定位置分配值
tensor[0, 0] = 1
tensor[1, 1] = 2
tensor[2, 2] = 3

print("修改后的张量：")
print(tensor)

输出结果：

初始张量：
tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])
修改后的张量：
tensor([[1., 0., 0.],
        [0., 2., 0.],
        [0., 0., 3.]])

在上述代码中，我们首先创建了一个大小为3x3的torch张量，并使用torch.zeros()函数将所有元素初始化为0。然后，我们使用索引操作符[]来访问和分配张量的特定位置的值。最后，我们打印出修改后的张量。