PyTorch笔记2----------广播机制、取整/取余运算、比较运算、排序、判断是否有界、无界或为none、三角函数、其他数学函数

1.广播机制

• 如果两个张量大小不相同，运算时张量参数可以自动扩展为相同大小
• 广播机制需要满足的条件
  • 每个张量至少有一个维度
  • 满足右对齐

import torch
a = torch.rand(2,3)
b = torch.rand(3)
c = a + b
print("a:\n",a)
print("b:\n",b)
print("c:\n",c)
print("c.shape:",c.shape)

2.取整/取余运算

import torch
a = torch.rand(2,3)
a = a * 10
print("a:\n",a)
#向下取整
print("向下取整:\n",torch.floor(a))
#向上取整
print("向上取整:\n",torch.ceil(a))
#四舍五入
print("四舍五入:\n",torch.round(a))
#只取整数部分
print("只取整数部分:\n",torch.trunc(a))
#只取小数部分
print("只取小数部分:\n",torch.frac(a))
#取余
print("取余:\n",a % 2)

3.比较运算

• torch.eq()：给每个数据进行等式操作，相同的返回True，不相同返回False
• torch.equal()：如果两个tensor有相同的大小和元素，则返回True
• torch.ge()：大于等于
• torch.gt()：大于
• torch.le()：小于等于
• torch.lt()：小于
• torch.ne()：不等于

import torch
a = torch.rand(2,3)
b = torch.rand(2,3)
print("a:\n",a)
print("b:\n",b)
print('########################')
print("eq:\n",torch.eq(a,b))
print("equal:\n",torch.equal(a,b))
print("ge:\n",torch.ge(a,b))
print("gt:\n",torch.gt(a,b))
print("le:\n",torch.le(a,b))
print("lt:\n",torch.lt(a,b))
print("ne:\n",torch.ne(a,b))

4.排序

• torch.sort(input,dim,descending,out)
  • 对tensor进行排序
  • 参数input：进行操作的tensor
  • 参数dim：维度设置
  • 参数descending：True为降序，False为升序
  • 参数out：用于指定输出结果的存储位置

import torch
a = torch.tensor([[1,4,4,3,5],[2,3,1,7,5]])
print("a:\n",a)
print('########################')
print(torch.sort(a,dim=0,descending=True))

• torch.topk(input,dim,largest,sorted,out)
  • 沿着指定维度返回k个最值及其索引值
  • 参数k：取几个最值
  • 参数largest：True为取最大值，False为取最小值
  • 其他参数同上

import torch
a = torch.tensor([[1,4,4,3,5],[2,3,1,7,5]])
print("a:\n",a)
print('########################')
print(torch.topk(a,k=2,dim=1,largest=True,sorted=False))

• torch.kthvalue(input,k,dim,out)
  • 沿着指定维度返回第k个最小值及其索引值
  • 参数k：取第几个最值
  • 其他参数同上 

import torch
a = torch.tensor([[1,4,4,3,5],[2,3,1,7,5]])
print("a:\n",a)
print('########################')
print(torch.kthvalue(a,k=2,dim=0))
print(torch.kthvalue(a,k=2,dim=1))

5.判断是否有界、无界或为none

import torch
a = torch.rand(2,3)
print("a:\n",a)
print('########################')
print("判断是否有界:\n",torch.isfinite(a))
print("判断是否无界:\n",torch.isinf(a))
print("判断是否空:\n",torch.isnan(a))

6.三角函数

import torch
a = torch.zeros(2,3)
print("a:\n",a)
print('########################')
print("余弦值:\n",torch.cos(a))
print("正弦值:\n",torch.sin(a))
print("正切值:\n",torch.tan(a))

知识点为听课总结笔记，课程为B站“2025最新整合！公认B站讲解最强【PyTorch】入门到进阶教程，从环境配置到算法原理再到代码实战逐一解读，比自学效果强得多！”：2025最新整合！公认B站讲解最强【PyTorch】入门到进阶教程，从环境配置到算法原理再到代码实战逐一解读，比自学效果强得多！_哔哩哔哩_bilibili