pytorch 常用线性函数详解

概述pytorch 常用线性函数详解 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

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 tb=a.t()b.is_contiguous()输出：Falseb=b.contiguous()b.is_contiguous()输出：True

以上这篇pytorch 常用线性函数详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的pytorch 常用线性函数详解全部内容，希望文章能够帮你解决pytorch 常用线性函数详解所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。