pytorch中有哪些常用的線性函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)

本篇文章給大家分享的是有關(guān)pytorch中有哪些常用的線性函數(shù)，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，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。

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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(zhuǎn)置
dot/cross內(nèi)積/外積
inverse求逆矩陣
svd奇異值分解

注意：矩陣的轉(zhuǎn)置會使存儲空間不連續(xù)，需調(diào)用它的.contiguous方法轉(zhuǎn)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(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降摹ＯＭ隳芡ㄟ^這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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