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torch函数合集

torch.tensor()

  • 原型:torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)
  • 功能:其中data可以是:list,tuple,NumPy,ndarray等其他类型,torch.tensor会从data中的数据部分做拷贝(而不是直接引用),根据原始数据类型生成相应类型的torch.Tensor。
  • 例子:在这里插入图片描述

torch.normal()

  • 原型:normal(mean, std, *, generator=None, out=None)
  • 功能:该函数返回从单独的正态分布中提取的随机数的张量,该正态分布的均值是mean,标准差是std。
  • 例子:
    • 从一个标准正态分布N~(0,1),提取一个2x2的矩阵:torch.normal(mean=0,std=1.,size=(2,2))
      在这里插入图片描述

torch.matmul()

  • 原型:torch.matmul(input, other)
  • 功能:计算两个张量input和other的矩阵乘积
  • 例子:
    • 一维相乘:点积运算
      在这里插入图片描述 - 二维相乘:矩阵运算
      在这里插入图片描述

reshape(-1, 1), reshape(1, -1)

  • 功能:reshape(行,列)可以根据指定的数值将数据转换为特定的行数和列数
  • reshape(-1, 1):生成一列,行数由系统运算
  • reshape(1, -1):生成一行,列数由系统运算
  • 例子:
    在这里插入图片描述
  • 参考:Python的reshape的用法:reshape(1,-1)、reshape(-1,1)

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