本篇文章給大家分享的是有關pytorch中有哪些常用的線性函數(shù),小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
Pytorch的線性函數(shù)主要封裝了Blas和Lapack,其用法和接口都與之類似。
常用的線性函數(shù)如下:
函數(shù) | 功能 |
trace | 對角線元素之和(矩陣的跡) |
diag | 對角線元素 |
triu/tril | 矩陣的上三角/下三角,可指定偏移量 |
mm/bmm | 矩陣乘法,batch的矩陣乘法 |
t | 轉置 |
dot/cross | 內積/外積 |
inverse | 求逆矩陣 |
svd | 奇異值分解 |
注意:矩陣的轉置會使存儲空間不連續(xù),需調用它的.contiguous方法轉為連續(xù)。
例如:
import torch as t b=a.t() b.is_contiguous() 輸出:False b=b.contiguous() b.is_contiguous() 輸出:True
以上就是pytorch中有哪些常用的線性函數(shù),小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
本文標題:pytorch中有哪些常用的線性函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
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