"""
演示
    创建 全0、全1、指定值 张量
涉及到的API:
    torch.zeros 和 torch.zeros_like 创建全0张量
    torch.ones 和 torch.ones_like 创建全1张量
    torch.full 和 torch.full_like 创建全为指定值张量

要掌握：
    torch.zeros
用处：
    网络参数初始化，偏置参数初始化
"""

# 导包
import torch

# 1.定义函数，演示创建全0张量
def demo01():
    # 1.使用torcn.zeros创建全0张量，(3,4)
    t1 = torch.zeros(3, 4)
    print(f"t1:{t1}, shape: {t1.shape}, dtype: {t1.dtype}")
    # 2.创建一个随机张量，(3,5)
    t2 = torch.randn(3, 5)
    print(f"t2:{t2}, shape: {t2.shape}, dtype: {t2.dtype}")
    # 3.使用torch.zeros_like创建相同形状的全0张量
    t3 = torch.zeros_like(t2)  # (3,5)
    print(f"t3:{t3}, shape: {t3.shape}, dtype: {t3.dtype}")


# 2.定义函数，演示创建全1张量
def demo02():
    # 1.使用torcn.ones创建全1张量，(3,4)
    t1 = torch.ones(3, 4)
    print(f"t1:{t1}, shape: {t1.shape}, dtype: {t1.dtype}")
    # 2.创建一个随机张量，(3,5)
    t2 = torch.randn(3, 5)
    print(f"t2:{t2}, shape: {t2.shape}, dtype: {t2.dtype}")
    # 3.使用torch.ones_like创建相同形状的全1张量
    t3 = torch.ones_like(t2)  # (3,5)
    print(f"t3:{t3}, shape: {t3.shape}, dtype: {t3.dtype}")


# 3.定义函数，演示创建指定值张量
def demo03():
    # 1.使用torcn.full创建指定值张量，(3,4)
    t1 = torch.full((3, 4), 3.14)
    print(f"t1:{t1}, shape: {t1.shape}, dtype: {t1.dtype}")
    # 2.创建一个随机张量，(3,5)
    t2 = torch.randn(3, 5)
    print(f"t2:{t2}, shape: {t2.shape}, dtype: {t2.dtype}")
    # 3.使用torch.full_like创建相同形状的指定值张量
    t3 = torch.full_like(t2, 10)  # (3,5)
    print(f"t3:{t3}, shape: {t3.shape}, dtype: {t3.dtype}")


# 测试
if __name__ == '__main__':
    demo01()
    demo02()
    demo03()