【文档学习】PyTorch——torch包

本系列记录了博主学习PyTorch过程中的笔记。本文记录的是torch包的相关内容，官方网址。只记录了一部分博主用到的，持续更新。更新于2019.03.21。

torch包包括了用于多维张量的数据结构，并定义了对于它们的数学计算。此外，这个包也提供了多种有效的张量及任意类型的并行化用法，以及其他有用的方法。

这个包对应于CUDA，允许用户在NVIDIA GPU（运算能力>=3.0）上运行张量计算。

张量（Tensors）

torch.is_tensor(obj）

源代码

如果obj是一个PyTorch张量，返回True。

参数： obj（object）——用于测试的目标

torch.is_storage(obj)

源代码

如果obj是一个存储对象（storage object）则返回True。

参数： obj（object）——用于测试的目标

torch.set_defaul_dtype(d)

源代码

将默认的浮点数据类型（gloating point type）设成d。这个类型将作为默认浮点数据类型用于在torch.tensor()内的类型推断。

初始默认浮点数据类型是torch.float32。

参数： d（torch.dtype）——将被作为默认的浮点数据类型

例子：

>>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype           # initial default for floating point is torch.float32
torch.float32
>>> torch.set_default_dtype(torch.float64)
>>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype           # a new floating point tensor
torch.float64

torch.get_default_type() → torch.dtype

源代码

获取当前默认的浮点torch.dtype。

例子：

>>> torch.get_default_dtype()  # initial default for floating point is torch.float32
torch.float32
>>> torch.set_default_dtype(torch.float64)
>>> torch.get_default_dtype()  # default is now changed to torch.float64
torch.float64
>>> torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)  # setting tensor type also affects this
>>> torch.get_default_dtype()  # changed to torch.float32, the dtype for torch.FloatTensor
torch.float32

torch.set_default_tensor_type(t)

源代码

将默认的torch.Tensor类型设成浮点张量类型t。这个类型将同样被用于torch.tensor()浮点数类型的类型推断。

初始默认浮点张量类型是torch.FloatTensor。

参数： t（type或string）——浮点张量类型或其名字

例子：

>>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype    # initial default for floating point is torch.float32
torch.float32
>>> torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)
>>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype    # a new floating point tensor
torch.float64

torch.numel(input) → int

源代码

返回一个输入张量中的所有元素的个数。

参数： 输入（Tensor）——输入的张量

例子：

>>> a = torch.randn(1, 2, 3, 4, 5)
>>> torch.numel(a)
120
>>> a = torch.zeros(4,4)
>>> torch.numel(a)
16

torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None)

源代码

从NumPy中取来的用于显示items的操作。

参数：