PyTorch基础操作指南-优快云博客

1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/288541909

2. .detach()

y=tensor.detach()
创建一个常量,名字是y, 注意它没有梯度

3. .normal()

torch.normal(means,std,out=None)
效果：返回一个张量，包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。均值means是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的均值。 std是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。均值和标准差的形状不须匹配，但每个张量的元素个数须相同。。out,这里实际上是指输出的形状

3. required_grad

源自： https://blog.youkuaiyun.com/sazass/article/details/116668755
,size_17,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

4. .matmul()

`如果都是 2D，就是普通的矩阵乘法

在这里插入图片描述
`如果 a是1D，b是2D，则还是普通的矩阵乘法

·如果 a是2D，b是1D，（如果a，b的行数相同）将b转置后再进行普通的乘法
在这里插入图片描述

5.with torch.no_grad():

在使用pytorch时，并不是所有的操作都需要进行计算图的生成（计算过程的构建，以便梯度反向传播等操作）。而对于tensor的计算操作，默认是要进行计算图的构建的，在这种情况下，可以使用 with torch.no_grad():，强制之后的内容不进行计算图构建。
也可以用来避免‘nonetye’的出现，这一般是对0求梯度而导致的

6. .to(device)

这两行代码放在读取数据之前。

mytensor = my_tensor.to(device)

这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行
典例

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#整个模型的计算将由gpu负责
model.to(device)

下面是查看gpu的一些信息用的
在这里插入图片描述
https://blog.youkuaiyun.com/nima1994/article/details/83001910

7. nn.ReLU()与F.ReLU()

nn.ReLu只能在网络的容器中使用，比如nn.Sequential()里面
而 F.ReLu()可以在任意地方使用,比如forward函数里面
在这里插入图片描述

8. torch.cat()

torch.cat((a,b,c,d),dim=num)
表示将a,b,c,d在第num个维度上拼接起来

# 通道数*深度*长*宽，dim=1表示在深度上拼接
torch.cat((p1,p2,p3,p4),dim=1)

reference：
https://blog.youkuaiyun.com/sazass/article/details/116668755
https://blog.youkuaiyun.com/shaopeng568/article/details/95205345
https://blog.youkuaiyun.com/nima1994/article/details/83001910