create tensor
1. torch.tensor()：从data创建tensor
data可以是list,numpy；dtype默认与data一致。
2. torch.from_numpy(ndarray)：从numpy创建tensor
这里创建的tensor与原ndarray共享内存，一个改变另一个就会改变。
3.
torch.zeros()：依size创建全0张量
torch.zeros_like()：依input形状创建全0张量
4.
torch.ones()
torch.ones_like()
5.
torch.full()：依size创建全fill_value张量
torch.full_like()
6. torch.arange()：创建等差的一维张量，创建的区间为[start, end)
7. torch.linspace()：创建均分的一维张量，数值区间为[start, end]
8. torch.eye()：创建单位对角矩阵（二维张量），默认为方阵
9.
torch.normal()：生成正态分布的张量
mean和std可以为标量和张量
当mean和std都为标量时，要加一个参数size来指定tensor的大小
torch.randn()，torch.randn_like()：生成标准正态分布的tensor
torch.rand()，torch.ran_like()：在区间[0, 1)上生成均匀分布
torch.randint()，torch.randint_like()：区间[low, high]生成整数均匀分布
torch.randperm()：生成从0到n-1的随机排列
torch.bernoulli()：以input为概率，生成伯努利分布
