pytorch中有哪些常用的线性函数
本篇文章给大家分享的是有关pytorch中有哪些常用的线性函数,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
Pytorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack,其用法和接口都与之类似。
常用的线性函数如下:
函数 | 功能 |
trace | 对角线元素之和(矩阵的迹) |
diag | 对角线元素 |
triu/tril | 矩阵的上三角/下三角,可指定偏移量 |
mm/bmm | 矩阵乘法,batch的矩阵乘法 |
t | 转置 |
dot/cross | 内积/外积 |
inverse | 求逆矩阵 |
svd | 奇异值分解 |
注意:矩阵的转置会使存储空间不连续,需调用它的.contiguous方法转为连续。
例如:
import torch as t b=a.t() b.is_contiguous() 输出:False b=b.contiguous() b.is_contiguous() 输出:True
以上就是pytorch中有哪些常用的线性函数,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。