pytorch的所有函数

PyTorch是一个开源的深度学习库，其设计目标是提供动态计算图的能力，使得神经网络的研究和开发变得更加直观和高效。它包含了大量的函数，用于数据处理、张量操作、模型构建、训练以及验证等多个环节。以下是PyTorch中的一些核心功能和常用函数：

1. **Tensor创建**：
- `torch.tensor()`: 将Python数据转换为张量。
- `torch.zeros()`, `torch.ones()`: 创建指定形状和类型的全零或全一张量。
- `torch.randn()`, `torch.rand()`: 分别生成随机正态分布和均匀分布的张量。

2. **基本运算**：
- `+`, `-`, `*`, `/`: 对张量元素进行算术运算。
- `torch.add()`, `torch.matmul()`: 定义更复杂的数学操作。

3. **操作和变换**：
- `.reshape()`: 改变张量的形状。
- `.transpose()`: 变换张量的维度顺序。
- `.unsqueeze()`, `.squeeze()`: 增加或删除单维维度。

4. **自动微分**：
- `autograd`: 自动计算梯度的模块，包括`torch.autograd.grad()`函数。

5. **神经网络模块**：
- `nn.Module`: 基本的网络层模板。
- `nn.Linear()`, `nn.Conv2d()`: 线性层和卷积层等基础组件。
- `nn.Sequential()`: 用于组合多个模块成一个序列模型。

6. **优化器**：
- `optim.SGD()`, `optim.Adam()`: 提供各种常用的优化算法，如随机梯度下降和Adam优化器。

7. **损失函数**：
- `nn.CrossEntropyLoss()`, `MSELoss()`: 常见的损失函数。

8. **数据加载和预处理**：
- `torch.utils.data.DataLoader()`: 数据集加载工具。
- `transforms`: 图像预处理模块。

这只是部分功能概述，PyTorch的功能非常丰富，涵盖了整个机器学习流程。对于详细列表，可以查看官方文档或教程网站。