import numpy as np

from tvm.relax.frontend.nn import Tensor

# 生成1x10的随机矩阵，数值范围[0,1)，默认dtype为float64
x = np.random.rand(1, 10)
assert x.dtype == np.float64  # 确保数据类型为float64
# 从numpy常量创建Tensor对象（预期自动转换为float32）
tensor_x = Tensor.from_const(x)

# 验证Tensor元数据（基于from_const的实现逻辑）
assert tensor_x.shape == [1, 10]  # 保持原始维度
assert tensor_x.ndim == 2         # 二维张量
assert tensor_x.dtype == "float32" # 类型自动转换
assert repr(tensor_x) == 'Tensor([1, 10], "float32")' # 标准表示形式

# 显示Tensor对象（触发__repr__方法）
tensor_x

x = 123.321
tensor_x = Tensor.from_scalar(x, dtype="float16")
assert tensor_x.shape == []
assert tensor_x.ndim == 0
assert tensor_x.dtype == "float16"
assert repr(tensor_x) == 'Tensor([], "float16")'

Tensor.from_scalar(np.random.rand(1, 10), dtype="float16")