pytorch常用函数及解释
于 2023-05-30 18:19:38 首次发布
该文详细解释了在使用PyTorch进行线性回归时常用的一些函数，包括torch.normal()用于生成随机张量，torch.arange()创建等差序列，torch.tensor()构造张量，以及yield和range在迭代中的作用。此外，还介绍了random.shuffle()对列表随机排序，sum()函数的两种用法，ones()生成全1张量，detach()分离张量与计算图，reshape()改变张量形状，argmax()获取最大值索引，zip()合并迭代器，以及数据加载相关的TensorDataset和data.DataLoader。nn.Sequential结合nn.Linear(2,1)展示了简单的神经网络结构。
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