De même que **NumPy**, PyTorch offre également plusieurs fonctions intégrées pour **créer des tenseurs directement**. Ces fonctions aident à initialiser des espaces réservés de données et à générer des tenseurs structurés ou personnalisés.

## Tenseur de Zéros et de Uns

Pour créer un tenseur rempli de **zéros**, utilisez `torch.zeros()`. Les arguments représentent la **taille de chaque dimension**, avec le nombre d'arguments correspondant au **nombre de dimensions** :

import torch 
tensor = torch.zeros(4, 2)
print(tensor)

Ceci est utile pour **initialiser les biais** ou les espaces réservés où les valeurs initiales sont définies à zéro. De même, utilisez `torch.ones()` pour créer un tenseur rempli de **uns** :

import torch
tensor = torch.ones(3, 3)
print(tensor)

Cela peut être particulièrement utile pour **initialiser les poids**, **termes de biais**, ou effectuer des opérations où un tenseur de uns sert d'élément neutre ou de multiplicateur spécifique dans les calculs mathématiques.

## Arange et Linspace

De même que `numpy.arange()`, `torch.arange()` génère une séquence de valeurs avec une **taille de pas** spécifiée :

import torch
tensor = torch.arange(0, 10, step=2)
print(tensor)

Nous avons créé avec succès un tenseur avec des valeurs de `0` à `10` **exclusif** avec une taille de pas égale à `2`. Pour créer des valeurs **uniformément espacées** entre un point de départ et un point final, utilisez `torch.linspace()` :

import torch
tensor = torch.linspace(0, 1, steps=5)
print(tensor)

Cela génère un tenseur avec `5` valeurs **équitablement espacées** entre `0` et `1` **inclusivement**.

## Tenseur à partir de la forme

Vous pouvez créer des tenseurs avec une forme spécifique en utilisant les variantes **"like"** des fonctions de création. Celles-ci créent des tenseurs avec la **même forme** qu'un tenseur existant :

import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
zeros_tensor = torch.zeros_like(x)
ones_tensor = torch.ones_like(x)
print(f"Tensor of zeros: {zeros_tensor}")
print(f"Tensor of ones: {ones_tensor}")

Quel sera le résultat du code PyTorch suivant ?

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Essentiels de Pytorch

Fonctions de Création de Tenseurs

Tenseur de Zéros et de Uns

Arange et Linspace

Tenseur à partir de la forme