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函数手册

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库，它主要针对两类人群：1、NumPy 的替代品；2、深度学习研究平台，提供了丰富的工具和接口，支持快速实验开发。

以下是 PyTorch 中常用函数的手册：

1. 张量操作函数
- torch.Tensor：创建一个张量
- torch.zeros：创建一个全是零的张量
- torch.ones：创建一个全是一的张量
- torch.rand：创建一个随机的张量
- torch.eye：创建一个单位矩阵
- torch.randn：从标准正态分布中抽取随机数
- torch.from_numpy：将 NumPy 数组转化为张量
- torch.arange：创建一个从 start 到 end，步长为 step 的序列张量
- torch.linspace：创建一个从 start 到 end，共有 steps 个数的序列张量

2. 数学函数
- torch.add：张量加法
- torch.sub：张量减法
- torch.mul：张量乘法
- torch.div：张量除法
- torch.pow：求幂
- torch.sqrt：求平方根
- torch.exp：求指数
- torch.log：求对数
- torch.abs：求绝对值
- torch.max：求最大值
- torch.min：求最小值
- torch.sum：求和
- torch.mean：求平均值
- torch.std：求标准差

3. 神经网络函数
- torch.nn.Linear：线性变换
- torch.nn.Conv2d：二维卷积
- torch.nn.MaxPool2d：二维最大池化
- torch.nn.ReLU：ReLU 激活函数
- torch.nn.Sigmoid：Sigmoid 激活函数
- torch.nn.Tanh：Tanh 激活函数
- torch.nn.Dropout：随机失活正则化

4. 数据处理函数
- torch.utils.data.Dataset：自定义数据集
- torch.utils.data.DataLoader：数据加载器
- torchvision.transforms：数据预处理
- torchvision.datasets：常用数据集

这些函数只是 PyTorch 中常用的一部分，PyTorch 还提供了很多其他的函数和工具，可以根据不同的需求选择使用。