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torch.zeros()函数
返回一个形状为为size,类型为torch.dtype，里面的每一个值都是0的tensor
torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
测试一下：
>>> x=torch.zeros([2,5],dtype=torch.float)
>>> x
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
>>> x.stride
<built-in method stride of Tensor object at 0x000002833D587540>
>>>缺失输出 全为l0的tensor。
参数说明
size: 定义tensor的shape ，这里可以是一个list 也可以是一个tuple
dtype:（可选）我不设置值 默认值就是torch.set_default_tensor_type制定的值，如果需要设置那就是torch.dtype的那几个。作用是指定返回tensor的数据类型
layout:(可选)值为 torch.layout。 torch.layout表示torch.Tensor内存布局的对象。有torch.strided(dense Tensors 默认)并为torch.sparse_coo(sparse COO Tensors)提供实验支持。
torch.strided代表密集张量，是最常用的内存布局。每个strided张量都会关联 一个torch.Storage，它保存着它的数据。这些张力提供了多维度， 存储的strided视图。Strides是一个整数型列表：k-th stride表示在张量的第k维从一个元素跳转到下一个元素所需的内存。关于这里的理解请看demo2
device：（可选）就是创建的tensor存放的device,这里就不做赘述了，大致概念了解看这里\
requires_grad: (可选)是bool 类型的值，默认值是False .因为 pytorch 后期的版本将Varibale 和Tensor进行合并了，这里的如果设置为Flase 表示再反响传播的时候不会对这个节点机型求导，如果你对tensorflow熟悉，
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