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教程
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PyTorch torch.div 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.div 是 PyTorch 中用于执行逐元素除法的函数。 函数定义 torch.div(input, other, rounding_mode, out) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch a = torch.tensor([10, 20, 30])..
PyTorch torch.divide 函数 PyTorch torch.divide 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.divide 是 PyTorch 中用于逐元素除法的函数（等同于 div）。 函数定义 torch.divide(input, other, *, rounding_mode=None, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='pyt..
PyTorch torch.dot 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.dot 是 PyTorch 中用于计算两个向量点积的函数。 函数定义 torch.dot(input, other, out) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch a = torch.tensor([1, 2, 3]) b = torch.tensor..
PyTorch torch.dsplit 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.dsplit 是 PyTorch 中用于深度（沿第三维）分割张量的函数。 函数定义 torch.dsplit(input, indices_or_sections) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 三维张量深度分割 x = torch.a..
PyTorch torch.dstack 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.dstack 是 PyTorch 中用于深度（沿第三维）堆叠张量的函数。 函数定义 torch.dstack(tensors, *, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 二维张量深度堆叠 x1 = torch.tensor..
PyTorch torch.dtype 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.dtype 是 PyTorch 中用于表示张量数据类型的对象，不是函数。它用于获取或指定张量的数据类型。 数据类型说明 torch.float32 - 32位浮点数 torch.float64 - 64位浮点数（双精度） torch.float16 - 16位浮点数（半精度） torch.bfloat16 - 16位浮点数（Brai..
PyTorch torch.eig 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.eig 是 PyTorch 中用于计算方阵特征值和特征向量的函数。它返回矩阵的所有特征值和右特征向量。 函数定义 torch.eig(A, eigenvectors=False, out=None) 参数: A (Tensor): 输入方阵。 eigenvectors (bool, 可选): 如果为 True，同时计算特征向量。默..
PyTorch torch.einsum 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.einsum 是 PyTorch 中用于爱因斯坦求和约定的函数，可以简洁地表示各种张量运算。 函数定义 torch.einsum(equation, *operands) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 矩阵转置 A = torch.ra..
PyTorch torch.empty 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.empty 是 PyTorch 中用于创建未初始化张量的函数。 函数定义 torch.empty(*size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 创建..
PyTorch torch.empty_like 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.empty_like 是 PyTorch 中用于创建与输入张量相同形状的未初始化张量的函数。 函数定义 torch.empty_like(input, dtype=None, device=None, requires_grad=False) 使用示例 实例 [mycode4 type='python&..
PyTorch torch.empty_strided 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.empty_strided 是 PyTorch 中用于创建具有指定步幅的未初始化张量的函数。 函数定义 torch.empty_strided(size, stride, dtype=None, device=None, requires_grad=False) 使用示例 实例 [mycode4 type=..
PyTorch torch.enable_grad 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.enable_grad 是 PyTorch 中用于启用梯度计算的上下文管理器。它与 torch.no_grad 相反，用于在需要梯度的代码块中明确启用梯度计算。 这在推理代码中临时需要训练模型，或者在某个局部区域需要启用梯度计算时非常有用。 函数定义 torch.enable_grad() 参数: 无参数。这是一..
PyTorch torch.eq 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.eq 是 PyTorch 中用于逐元素相等比较的函数。 函数定义 torch.eq(input, other, out) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch a = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) b = torch.tensor(..
PyTorch torch.equal 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.equal 是 PyTorch 中用于检查两个张量是否相等的函数。如果两个张量具有相同的形状和元素，则返回True。 函数定义 torch.equal(input, other) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 创建两个相同的张量 x = ..
PyTorch torch.erf 函数 PyTorch torch.erf 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.erf 是 PyTorch 中用于逐元素计算误差函数的函数。 函数定义 torch.erf(input, *, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 误差函数示例 x = torch...
PyTorch torch.erfc 函数 PyTorch torch.erfc 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.erfc 是 PyTorch 中用于逐元素计算互补误差函数的函数。 函数定义 torch.erfc(input, *, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 互补误差函数示例 x ..
PyTorch torch.erfinv 函数 PyTorch torch.erfinv 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.erfinv 是 PyTorch 中用于逐元素计算误差函数逆的函数。 函数定义 torch.erfinv(input, *, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 误差函数..
PyTorch torch.exp 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.exp 是 PyTorch 中用于计算逐元素指数函数的函数。 函数定义 torch.exp(input, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch x = torch.tensor([0, 1, 2]) print(torch.exp(..
PyTorch torch.exp2 函数 PyTorch torch.exp2 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.exp2 是 PyTorch 中用于逐元素计算 2 的幂的函数。 函数定义 torch.exp2(input, *, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # 2 的幂示例 x = t..
PyTorch torch.expand 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.expand 是 PyTorch 中用于扩展张量尺寸的函数。它通过复制视图的方式扩展张量，而不会实际复制数据。 扩展后的张量在内存中是共享原始数据的视图，因此这是一种内存高效的操作。 函数定义 torch.expand(*sizes) torch.expand(input, *sizes) 参数: input (Tenso..
PyTorch torch.expand_as 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.expand_as 是 PyTorch 中用于将张量扩展到与另一个张量相同尺寸的函数。它是 torch.expand 的便捷版本，自动使用参考张量的尺寸进行扩展。 函数定义 torch.expand_as(other) 参数: other (Tensor): 参考张量，当前张量将被扩展到与该张量相同的尺寸。 返回值..
PyTorch torch.expm1 函数 PyTorch torch.expm1 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.expm1 是 PyTorch 中用于逐元素计算 exp(x) - 1 的函数。 函数定义 torch.expm1(input, *, out=None) 使用示例 实例 [mycode4 type='python'] import torch # e..
PyTorch torch.eye 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.eye 是 PyTorch 中用于创建单位矩阵（对角线上元素为 1，其余为 0 的矩阵）的函数。 这在深度学习中常用于初始化、创建掩码等场景。 函数定义 torch.eye(n, m, dtype, device, requires_grad) 参数: n (int): 行数。 m (int, 可选): 列数。如果未指定，则创建..
PyTorch torch.fake_quantize_per_channel_affine 函数 Pytorch torch 参考手册 torch.fake_quantize_per_channel_affine 是 PyTorch 中用于对张量进行通道级假量化（Fake Quantization）的函数，常用于量化训练。 函数定义 torch.fake_quantize_per_channel_affine(input, ..