PyTorch的学习笔记01-基础中的基础

主要内容源于对PyTorch的doc的阅读： Doc

Tensor的element-wise的乘法是直接使用 * 。而Tensor之间的矩阵乘法使用Tensor.mm()方法。

仅记录了我认为比较常用和有用的API。

torch.is_tensor(obj)，若obj为Tensor类型，那么返回True。

torch.numel(obj)，返回Tensor对象中的元素总数。

torch.eye(n)，返回一个单位方阵，和MATLAB的eye()非常像。还有其他参数。

torch.from_numpy(obj)，利用一个numpy的array创建Tensor。注意，若obj原来是1列或者1行，无论obj是否为2维，所生成的Tensor都是一阶的，若需要2阶的Tensor，需要利用view()函数进行转换。

torch.linspace(start, end, steps)，返回一个1维的Tensor。

torch.ones()，与MATLAB的ones很接近。

torch.ones_like(input)，返回一个全1的Tensor，其维度与input相一致。

torch.arange(start, end, step)，直接返回一个Tensor而不是一个迭代器。

torch.zeros()，与MATLAB的zeros很像。

torch.zeros_like()，与torch.ones_like()类似。

torch.cat(seq, dim)，将tuple seq中描述的Tensor进行连接，通过实例说明用法。

torch.chunk（input, chunks, dim），与torch.cat()的作用相反。注意，返回值的数量会随chunks的值而发生变化.

torch.index_select(input, di