pytorch是什麼?
facebook推出的深度學習框架 ,:它是乙個基於python的可續計算包，提供兩個高階功能:
1.具有強大的gpu加速的張量計算（如numpy）
2.包含自動求導系統的深度神經網路
pytorch與tensorflow的區別
pytorch的特點：
1.簡潔性(程式設計同python幾乎一致)
2.動態計算
3.visdom、tensorboardx
4.部署不方便
tensorflow的特點：
1.介面複雜
2.靜態圖
3.tensorboard
4.部署方便(tf serving)
靜態圖與動態圖：
靜態圖：先搭建計算圖，後執行；這樣的好處是，它允許編譯器進行優化，缺點是不實時可見，不方便除錯
動態圖：編好程式即可執行
pytorch的優點：
活躍度：逐漸形成了完整的開發生態，資源多
框架的優雅型，對於初學者的友好性（動態圖的架構）
**簡潔，易於理解和除錯
pytorch的安裝與環境搭建：
張量是什麼
1.更高維度的資料，張量實際是對標量、向量、矩陣更加泛化的定義，它們都屬於張量
2.標量是0階張量，向量是1階張量，矩陣是2階張量
張量的建立：
import torch
a = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
a = torch.tensor(2,5)
a = torch.ones(2,5)
a = torch.zeros(3,3)
a = torch.eye(3,3)
b = torch.zeros_like(a)
tensor與numpy非常相似，可以理解為在numpy的基礎上套了一層tensor
張量的算術運算
加法：c = torch.add(a, b)
c = a.add(b)
減法：c = torch.sub(a, b)
c = a.sub(b)
乘法：c = torch.mul(a, b)
c = a.mul(b)
除法：c = torch.div(a, b)
c = a.div(b)
開方，對數，矩陣運算，冪運算和對數運算。
tensor的索引和資料篩選：
torch.where(condition, a, b)：按條件從a和b中選出滿足條件的元素組成新的tensor
torch.index_select(input, dim, index, out=none)：按照指定索引輸出tensor
torch.masked_select(input, mask, out=none)：按照mask輸出tensor，輸出為向量
torch.take(input, indices)：將輸入看成1d-tensor，按照索引得到輸出tensor
torch.nonzero(input, out=none)：輸出非0元素的座標
tensor的組合與拼接
orch.cat(seq, dim=0, out=none)：按照已經存在的維度進行拼接
torch.stack(seq, dim=0, out=none)：按照新的維度進行拼接
切片：torch.chunk(tensor, chunks, dim=0)：按照某個維度平均分塊(最後乙個可能小於平均值)
torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)：按照某個維度依照第二個引數給出的list或者int進行分割
tensor的變形操作和填充操作：
常用的變形操作函式：
torch.reshape(input, shape)
torch.t(input)：只針對2d tensor轉置
torch.transpose(input, dim0, dim1)：交換兩個維度
torch.squeeze(input, dim=none, out=none)：去除那些維度大小為1的維度
torch.unbind(tensor, dim=0)：去除某個維度
torch.unsqueeze(input, dim, out=none):在指定位置新增維度
torch.flip(input, dims)：按照給定維度反轉張量
填充操作：
torch.full((*size), num) #定義乙個tensor，並填充指定的數值
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