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：

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))
    

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
    - 二维相乘：矩阵运算
    

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：
  
• 参考：Python的reshape的用法：reshape(1,-1)、reshape(-1,1)