pytorch常用函数手册

PyTorch是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的函数库来支持深度学习任务。以下是一些常用的PyTorch函数：
1. torch.Tensor：创建张量。
2. torch.autograd：自动求导。
3. torch.nn：神经网络模块和损失函数。
4. torch.optim：优化器。
5. torch.utils.data：数据加载和预处理。
6. torchvision：计算机视觉库。
7. torch.functional：包含一些不需要状态的函数，如ReLU、Sigmoid、Softmax等。
8. torch.sparse：稀疏张量。
9. torch.distributions：概率分布函数。
10. torch.utils：包含一些实用工具，如数据集、学习率调度器等。

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pytorch常用函数手册pdf下载

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pytorch常用函数

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，有很多常用函数可以帮助进行数据处理和模型训练等任务。其中一些常用函数包括：

1. torch.tensor(): 创建张量的函数，可以将数据转换为PyTorch张量的格式。可以指定数据类型、设备和是否需要梯度计算。

2. torch.Tensor.expand(): 扩展张量的维度，可以根据给定的形状进行扩展。这个函数可以返回视图，可以方便地进行数据操作。

3. torch.arange(): 创建一个等差数列的张量，可以指定起始值、结束值和步长。步长默认为1。

除了上述函数，PyTorch还有很多其他常用函数，如torch.cat()用于张量拼接，torch.mean()用于计算平均值，torch.max()用于找到最大值等。这些函数可以帮助简化代码并提高效率，使得在PyTorch中进行深度学习任务更加便捷。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [3W字长文总结PyTorch中常用的函数](https://blog.csdn.net/qq_37085158/article/details/124617128)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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