Pytorch框架中的基础api的使用，

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它支持动态计算图，可用于创建深度学习模型。下面是PyTorch中一些基础API的使用：

1. 张量操作

张量是PyTorch中的基本数据结构，类似于NumPy中的数组。PyTorch中的张量操作与NumPy中的数组操作类似，可以进行加、减、乘、除等运算。

import torch

# 创建张量
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 张量加法
z = x + y

# 张量乘法
z = torch.matmul(x, y)

# 张量转置
z = x.t()

# 张量求和
z = torch.sum(x)

2. 自动求导

PyTorch中的自动求导功能可以自动计算变量的梯度。为了使用自动求导功能，需要将变量设置为`requires_grad=True`。

import torch

# 创建张量，并设置requires_grad=True
x = torch.tensor([1.0, 2.0], requires_grad=True)
y = torch.tensor([3.0, 4.0], requires_grad=True)

# 计算函数
z = x + y
w = z.sum()

# 计算梯度
w.backward()

# 变量梯度
print(x.grad)
print(y.grad)

3. 模型构建

PyTorch中可以使用`torch.nn`模块来构建神经网络模型。`torch.nn`中包含了多种层类型，如全连接层、卷积层、池化层等。

import torch.nn as nn

# 定义模型类
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建模型实例
model = Model()

# 计算输出
input = torch.randn(1, 10)
output = model(input)

以上是PyTorch中一些基础API的使用，希望对你有所帮助。