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  • Torch常用的函数总结

    矩阵运算相关:

    torch.mul(a,b)  是矩阵a和b对应位相乘,a和b的维度必须相等,比如a的维度是(1, 2),b的维度是(1, 2),返回的仍是(1, 2)的矩阵

    torch.mm(a,b)  是矩阵a和b的 矩阵相乘。比如a的维度是(1, 2),b的维度是(2, 3),返回的就是(1, 3)的矩阵

    torch.transpose(Phi, 0, 1)  是交换一个tensor的两个维度,返回的类型也是tensor。即“torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor”,需要注意的是transpose中的两个维度参数的顺序是可以交换位置的,即transpose(x, 0, 1) 和transpose(x, 1, 0)效果是相同的。

    view(-1,...,) 在torch里面,view函数相当于numpy的reshape

    Note:经常会看见参数为-1,这里-1表示一个不确定的数,让电脑帮我们计算。例如,一个长度的16向量xx.view(-1, 2)等价于x.view(8,2)

    模型相关

    1. 统计模型参数

    model = Net(layer_num)
    print('Total number of parameters net:',
          sum(p.numel() for p in model.parameters()))
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