可以使用 torch.eye() 函数生成主对角阵，并将对角元素设置为 0 或 1。具体来说，如果需要生成对角元素都为 0 的主对角阵，可以直接调用 torch.eye() 函数，并指定对角线上的元素为 0。如果需要生成对角元素都为 1 的主对角阵，则可以先生成对角线为 1 的主对角阵，然后将对角线上的元素全部乘以 0。
下面是生成上述两种主对角阵的示例代码：
import torch # 生成对角元素都为 0 的主对角阵 n = 5 A = torch.eye(n) * 0 print(A)
输出结果为：
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]])
import torch # 生成对角元素都为 1 的主对角阵 n = 5 B = torch.eye(n) print(B)
输出结果为：
tensor([[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 0., 1.]])
除了使用 torch.eye() 函数生成主对角阵之外，还可以使用 torch.diag() 函数来生成主对角阵。torch.diag() 函数既可以将一个向量转化为对角矩阵，也可以将一个对角矩阵中的对角元素抽取出来形成一个向量。
下面是使用 torch.diag() 函数生成主对角阵的示例代码：
import torch # 生成对角元素都为 0 的主对角阵 n = 5 A = torch.zeros(n, n) A = torch.diag(torch.zeros(n)) print(A)
输出结果为：
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]])
import torch # 生成对角元素都为 1 的主对角阵 n = 5 B = torch.ones(n, n) B = torch.diag(torch.ones(n)) print(B)
输出结果为：
tensor([[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 0., 1.]])
B = torch.diag(torch.tensor([1,0,1,0,1])) B
tensor([[1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1]])
