torch.tril

时间: 2023-10-28 11:59:03 浏览: 71
torch.tril函数是PyTorch中的一个张量操作函数,用于将输入矩阵(或张量)的上三角部分设为0,保留下三角部分。它的具体使用方法如下: ```python torch.tril(input, diagonal=0, *, out=None) → Tensor ``` 其中,参数input是要进行下三角截取的输入矩阵(或张量),diagonal是指定对角线的偏移量,默认为0。如果diagonal为0,则表示对主对角线及以下的元素进行截取;如果diagonal为正数,则表示对主对角线以上的第diagonal个对角线及以下的元素进行截取;如果diagonal为负数,则表示对主对角线以下的第-abs(diagonal)个对角线及以上的元素进行截取。 该函数会返回一个新的张量,其中仅保留输入矩阵(或张量)的下三角部分,并将上三角部分设为0。 希望能够帮到你!如果还有其他问题,请继续提问。
相关问题

torch.randn torch.rand

torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。 torch.randn函数用于生成服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数。它的语法如下: torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor 其中,参数size表示生成随机数的维度大小,可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量,dtype参数用于指定输出的数据类型,layout参数用于指定张量的布局,device参数用于指定生成随机数的设备,requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。 torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下: torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor 参数和功能与torch.randn函数相似,只是生成的随机数服从均匀分布。

torch.cat和torch.concat和torch.concatenate

`torch.cat` 和 `torch.concat` 是相同的函数,用于将张量沿着指定的维度拼接。而 `torch.concatenate` 是 `torch.cat` 的别名,也可以用于相同的目的。 这些函数的使用方法如下: ```python import torch # 沿着第0个维度拼接两个张量 x = torch.randn(2, 3) y = torch.randn(3, 3) z = torch.cat([x, y], dim=0) # 或者 torch.concat([x, y], dim=0) # 沿着第1个维度拼接两个张量 x = torch.randn(2, 3) y = torch.randn(2, 2) z = torch.cat([x, y], dim=1) # 或者 torch.concat([x, y], dim=1) ``` 注意,`torch.cat` 和 `torch.concat` 都是用于拼接张量的函数,而 `torch.stack` 则是用于堆叠张量的函数。

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