pytorch 常用線性函數(shù)詳解
更新時(shí)間：2020年01月15日 10:34:12 作者：fly_Xiaoma
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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(huì)使存儲(chǔ)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
以上這篇pytorch 常用線性函數(shù)詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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