参考 torch.ones,normal，max - 云+社区 - 腾讯云
>>> n_data = torch.ones(5, 2)
>>> print(n_data)
tensor([[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.],
[1., 1.]])
>>> print(n_data.shape)
torch.Size([5, 2])
>>> x0 = torch.normal(2*n_data, 1)
>>> print(x0)
tensor([[3.2688, 1.4834],
[1.8288, 0.7327],
[3.2382, 4.0835],
[2.8337, 2.1901],
[3.3097, 2.4447]])
#每个元素是从 均值=2*n_data中对应位置的取值，标准差为1的正态分布中随机生成的
>>> print(2*n_data)
tensor([[2., 2.],
[2., 2.],
[2., 2.],
[2., 2.],
[2., 2.]])torch.max()返回两个结果，第一个是最大值，第二个是对应的索引值；第二个参数 0 代表按列取最大值并返回对应的行索引值，1 代表按行取最大值并返回对应的列索引值。
torch.max()[0]， 只返回最大值的每个数
troch.max()[1]， 只返回最大值的每个索引
torch.max()[1].data 只返回variable中的数据部分（去掉Variable containing:）
torch.max()[1].data.numpy() 把数据转化成numpy ndarry
torch.max()[1].data.numpy().squeeze() 把数据条目中维度为1 的删除掉
torch.max(tensor1,tensor2) element-wise 比较tensor1 和tensor2 中的元素，返回较大的那个值文章浏览阅读8.3k次，点赞6次，收藏41次。网络故障概述在信息化社会里，各企事业单位对网络的依赖程度越来越高，网络随时都可能发生故障，影响正常工作。所以，必须掌握相应的技术及时排除故障。有些单位如电信、电子商务公司、游戏运营商等使用的网络一旦发生故障，若不能及时排除，会产生很大的损失。这些单位一般会安装网络故障管理软件，通过软件来管理和排除网络的故障。从网络故障本身来说，经常会遇到的故障有：物理层故障数据链路层故障网络层故障以太网络故障广域..._网络诊断工具支持从公网向私网的网络诊断工具发起诊断测试
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