torch文档里的diff方法
时间: 2023-06-15 14:05:42 浏览: 50
在PyTorch中,`torch.autograd`提供了自动求导的功能,可以方便的计算张量的导数。其中,`torch.Tensor`类中的`backward()`方法会自动计算张量的导数,同时也可以使用`grad`属性来访问张量的导数。
`torch.Tensor`类中还提供了`diff()`方法,用于计算张量在某个维度上的差分。具体用法如下:
```python
torch.diff(input, n=1, dim=-1, prepend=None, append=None)
```
参数说明:
- `input`:输入张量。
- `n`:差分的次数,默认为1。
- `dim`:差分的维度,默认为最后一个维度。
- `prepend`:在差分前要添加的值。
- `append`:在差分后要添加的值。
例如,对于一个一维张量`x`,可以通过以下方式计算其在最后一个维度上的一阶差分:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 4, 7, 11])
dx = torch.diff(x)
print(dx) # tensor([1, 2, 3, 4])
```
对于一个二维张量`y`,可以通过以下方式计算其在第一个维度上的一阶差分:
```python
import torch
y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
dy = torch.diff(y, dim=0)
print(dy) # tensor([[ 3, 3, 3], [ 3, 3, 3]])
```
需要注意的是,`diff()`方法只能计算一阶差分,如果需要计算高阶差分,需要多次调用该方法。
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