剛剛接觸了tensorflow,現在對pytorch也有很大的興趣，說到底，這些機器學習庫都是工具，技多不壓身，2023年到現在也不到三年的庫，發展這麼快必然有它的道理，廢話不多，開始學習吧。
包torch包含了多維張量的資料結構以及基於其上的多種數學操作。另外，它也提供了多種工具，其中一些可以有效的對張量和任意型別進行序列化。
它有cuda的對應實現，可以在nvidia gpu上進行張量計算（計算能力》2.0）。
torch.is_tensor
torch.is_tensor(obj)torch.is_storage
torch.is_storage(obj)torch.numel
torch.numel(input)例子：
a=torch.rand(1,2,3,4,5)
torch.numel(a)
120a=torch.zeros(4,4)
torch.numel(a)
16
torch.eye(n,m=none,out=none)引數：返回值：對角線位置全為1，其他位置全0的二維張量
例子：
torch.eye(3)
1 0 0
0 1 0
0 0 1
[torch.floattensor of size 3*3]
torch.from_numpy(ndarray)例子：
a=numpy.array([1,2,3])
t=torch.from_numpy(a)
ttorch.longtensor([1,2,3])
t[0]=-1
aarray([-1,2,3])
torch.linespace(start,end,step=100,out=none)引數：
torch.linespace(3,10,step=5)
3.0000
4.7500
6.5000
8.2500
10.0000
[torch.floattensor of size 5]
torch.logspace(start,end,step=100,out=none)torch.ones
torch.ones(*sizes,out=none)例子
torch.ones(2,3)
1,1,1
1,1,1
torch.rand(*sizes,out=none)引數：
torch.rand(4)
0.9193
0.3347
0.3232
0.7715
[torch.floattensor of size 4]
torch.rand(2,3)
0.5010 0.5140 0.0719
0.1435 0.5636 0.0538
torch.floattensor of size 2*3
torch.randn(*sizes,out=none)
返回乙個張量，包含了從標磚正態分佈（均值為0，方差為1）中抽取一組隨機數，形狀可有引數sizes定義
例子：
torch.randn(4)
-0.1145
0.0094
-1.1717
0.9846
[torch.floattensor of size 4]
torch.rand(2,3)
1.4339 0.3351,-1.0999
1.5458 -0.9643 -0.3558
[torch.floattensor of size 2*3]
torch.randperm(n,out=none)引數：例子：
torch.randperm21
30[torch.longtensor of size 4]
torch.arrange(start,end,step=1,out=none)引數例子：
torch.arrange(1,4)12
3[torch.floattensor of size 3]
torch.arrange(1,2.5,0.5)
1.0000
1.5000
2.0000
[torch.floattensor of size 3]
torch.range(start,end,step=1,out=none)例子：
torch.range(1, 4)1 2
34[torch.floattensor of size 4]
torch.range(1, 4, 0.5)
1.0000
1.5000
2.0000
2.5000
3.0000
3.5000
4.0000
[torch.floattensor of size 7]
torch.zeros(sizes,out=none)
返回乙個全為標量0的張量，形狀由可變引數sizes定義
例子：
torch.zeros(2,3)
0 0 0
0 0 0
[torch.floattensor of size 2*3]
torch.zeros(5)00
000[torch.floattensor of size 5]
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