pytorch的基礎記錄

detach

: torch.abs(input, out=none): 計算輸入張量的每個元素的絕對值

torch.acos(input, out=none): 返回乙個新張量，包含輸入張量每個元素的反余弦函式

torch.add(input, value, out=none): 對輸入張量input逐元素加上標量值value，並返回結果到乙個新的張量out，即out=tensor+value

torch.addcdiv(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=none): 用tensor2對tensor1逐元素相除，然後乘以標量值value並加到tensor，張量的形狀不需要匹配，但元素數量必須一致

torch.addcmul(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=none): 用tensor2對tensor1逐元素相乘，然後乘以標量值value並加到tensor，張量的形狀不需要匹配，但元素數量必須一致

torch.asin(input, out=none): 返回乙個新張量，包含輸入張量每個元素的反正弦函式

torch.atan(input, out=none): 返回乙個新張量，包含輸入張量每個元素的反正切函式

torch.atan2(input1, input2, out=none): 返回乙個新張量，包含兩個輸入張量的反正切函式

torch.cat((tensor1, tensor2), dim): 將兩個張量序列按指定維度拼接在一起。（不公升維）

torch.ceil(input, out=none): 天井函式，對輸入input張量每個元素向上取整，即取不小於每個元素的最小整數，並返回結果到輸出。

torch.clamp(input,min,max,out=none): 將input中的元素限制在[min,max]範圍內並返回乙個tensor，返回的拷貝。（拷貝）

torch.clamp_(input,min,max,out=none): 將input中的元素限制在[min,max]範圍內並返回乙個tensor, 返回的的檢視。（檢視）

torch.div(input, value, out=none): 將input逐元素除以標量值value，並返回結果到輸出張量out。

torch.eq(input, other, out=none): 比較元素相等性，第二個引數可為乙個數或與第乙個引數同型別形狀的張量。（返回乙個tensor）

torch.equal(tensor1, tensor2): 如果兩個張量有相同的形狀和元素值，則返回true，否則false。（返回true，false）

torch.exp(tensor, out=none): 返回乙個新張量，包含輸入張量input每個元素的指數。

torch.eye(n, m=none, out=none): 返回乙個2維張量，對角線位置全為1，其他位置全為0。

torch.frac(tensor, out=none): 返回每個元素的分數部分。

torch.from_numpy(ndarray): 將numpy.ndarray轉換為pytorch的tensor，返回的張量tensor和numpy的ndarray共享同一記憶體空間。修改乙個會導致另外乙個也被修改

torch.is_tensor(obj): 如果obj是乙個pytorch張量，則返回true

torch.linspace(start, end, steps=100, out=none): 返回乙個1維張量，包含在區間start和end上均勻間隔的steps個點。輸出1維張量的長度為steps。

torch.mean(input): 返回輸入張量所有元素的均值。

torch.neg(input, out=none): 返回乙個新張量，包含輸入input張量按元素取負。

torch.numel(input): 返回張量input中元素的個數。

torch.permute(input, dim0, dim1, dim2, ...): 將輸入張量按照維度的順序進行交換維度。（交換多個維度）

torch.reciprocal(input, out=none): 返回乙個新張量，包含輸入input張量每個元素的倒數，即1.0/x。

torch.round(input, out=none): 返回乙個新張量，將輸入input張量每個元素四捨五入到最近的整數。

torch.sign(input, out=none): 符號函式，返回乙個新張量，包含輸入input張量每個元素的正負號。

torch.squeeze(input, dim=none, out=none): 將輸入張量形狀中的1去除並返回。

torch.stack(sequence, dim=0): 沿著乙個新維度對輸入張量序列進行連線，序列中所有的張量都應該為相同形狀。（公升維）

torch.sum(input): 返回輸入張量input所有元素的和。

torch.transpose(input, dim0, dim1, out=none): 返回輸入矩陣input的轉置，交換維度dim1和dim0。輸入張量與輸出張量共享記憶體，所以改變其中乙個會導致另乙個也被修改。（交換兩個維度）

torch.type_as(tensor): 將張量轉化為括號中指定型別的張量。

torch.unsqueeze(input, dim, out=none): 返回乙個新的張量，對輸入張量指定的位置插入維度1。