100+torch的基础操作

官网:  torch

各种操作,做个翻译,以后查阅

Tensors

torch.is_tensor   如果 obj 是 pytorch 张量,则返回 True。

torch.is_storage   如果 obj 是 pytorch 存储对象,则返回 True。

torch.numel    返回输入张量中元素的总数。

torch.set_printoptions  设置打印选项。 从 Numpy 无耻地采取项目

Creation Ops

 torch.eye    返回其他地方的对角线和零点的二维张量。

torch.from_numpy    

从 numpy.ndarray 创建一个张量。

返回的张量和 ndarray 共享相同的内存。 对张量的修改将反映在 ndarray 中,反之亦然。 返回的张量不可调整大小。

torch.linspace    

返回开始和结束之间等间隔点的一维张量

输出张量是尺寸步长的 1D

torch.logspace    

返回 10start10start 和 10end10end 之间对数间隔的步伐点的一维张量

输出是尺寸步长的一维张量

torch.ones    返回由标量值 1 填充的张量,其形状由可变参数大小定义。

torch.ones_like    返回填充了标量值 1 的张量,大小与输入相同。

torch.arange    用从步骤开始的区间 [开始,结束] 中的值返回大小层次((结束开始)/ 步骤)层次((结束开始)/ 步骤)的 1D 张量。

torch.range  返回步长为从开始到结束的值的一维((结束开始)/ 步骤)+ 1 楼层((结束开始)/ 步骤)+1 的张量。 步骤是张量中两个值之间的差距。XI+ 1 = XI+ 步骤

torch.zeros  返回填充了标量值 0 的张量,其形状由可变参量大小定义。

torch.zeros_like  返回一个用标量值 0 填充的张量,其大小与输入相同。

Indexing, Slicing, Joining, Mutating Ops  索引,切片,加入,突变行动

torch.cat  

在给定维度上连接 seq 张量的给定序列。

torch.cat()可以看作是 torch.split()和 torch.chunk()的逆操作。

cat()可以通过例子最好的理解。

 

还没更新完

    原文作者:pytorch
    原文地址: https://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7874134.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
点赞