torch.Tensor
torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。
Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型：
| Data tyoe | CPU tensor | GPU tensor |
|---|---|---|
| 32-bit floating point | torch.FloatTensor |
torch.cuda.FloatTensor |
| 64-bit floating point | torch.DoubleTensor |
torch.cuda.DoubleTensor |
| 16-bit floating point | N/A | torch.cuda.HalfTensor |
| 8-bit integer (unsigned) | torch.ByteTensor |
torch.cuda.ByteTensor |
| 8-bit integer (signed) | torch.CharTensor |
torch.cuda.CharTensor |
| 16-bit integer (signed) | torch.ShortTensor |
torch.cuda.ShortTensor |
| 32-bit integer (signed) | torch.IntTensor |
torch.cuda.IntTensor |
| 64-bit integer (signed) | torch.LongTensor |
torch.cuda.LongTensor |
torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor）的简称。
一个张量tensor可以从Python的list或序列构建：
>>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
1 2 3
4 5 6
[torch.FloatTensor of size 2x3]
一个空张量tensor可以通过规定其大小来构建：
>>> torch.IntTensor(2, 4).zero_()
0 0 0 0
0 0 0 0
[torch.IntTensor of size 2x4]
可以用python的索引和切片来获取和修改一个张量tensor中的内容：
>>> x = torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> print(x[1][2])
6.0
>>> x[0][1] = 8
>>> print(x)
1 8 3
4 5 6
[torch.FloatTensor of size 2x3]
每一个张量tensor都有一个相应的torch.Storage用来保存其数据。类tensor提供了一个存储的多维的、横向视图，并且定义了在数值运算。
！注意： 会改变tensor的函数操作会用一个下划线后缀来标示。比如，
torch.FloatTensor.abs_()会在原地计算绝对值，并返回改变后的tensor，而tensor.FloatTensor.abs()将会在一个新的tensor中计算结果。
class torch.Tensor
class torch.Tensor(*sizes)
class torch.Tensor(size)
class torch.Tensor(sequence)
class torch.Tensor(ndarray)
class torch.Tensor(tensor)
class torch.Tensor(storage)
根据可选择的大小和数据新建一个tensor。
如果没有提供参数，将会返回一个空的零维张量。如果提供了numpy.ndarray,torch.Tensor或torch.Storage，将会返回一个有同样参数的tensor.如果提供了python序列，将会从序列的副本创建一个tensor。
abs() → Tensor
请查看torch.abs()
abs_() → Tensor
abs()的in-place运算形式
acos() → Tensor
请查看torch.acos()
acos_() → Tensor
acos()的in-place运算形式
add(value)
请查看torch.add()
add_(value)
add()的in-place运算形式
addbmm(beta=1, mat, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor
请查看torch.addbmm()
addbmm_(beta=1, mat, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor
addbmm()的in-place运算形式
addcdiv(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor
请查看torch.addcdiv()
addcdiv_(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor
addcdiv()的in-place运算形式
addcmul(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor
请查看torch.addcmul()
addcmul_(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor
addcmul()的in-place运算形式
addmm(beta=1, mat, alpha=1, mat1, mat2) → Tensor
请查看torch.addmm()
addmm_(beta=1, mat, alpha=1, mat1, mat2) → Tensor
addmm()的in-place运算形式
addmv(beta=1, tensor, alpha=1, mat, vec) → Tensor
请查看torch.addmv()
addmv_(beta=1, tensor, alpha=1, mat, vec) → Tensor
addmv()的in-place运算形式
addr(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor
请查看torch.addr()
addr_(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor
addr()的in-place运算形式
apply_(callable) → Tensor
将函数callable作用于tensor中每一个元素，并将每个元素用callable函数返回值替代。
！注意： 该函数只能在CPU tensor中使用，并且不应该用在有较高性能要求的代码块。
asin() → Tensor
请查看torch.asin()
asin_() → Tensor
asin()的in-place运算形式
atan() → Tensor
请查看torch.atan()
atan2() → Tensor
请查看torch.atan2()
atan2_() → Tensor
atan2()的in-place运算形式
atan_() → Tensor
atan()的in-place运算形式
baddbmm(beta=1, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor
请查看torch.baddbmm()
baddbmm_(beta=1, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor
baddbmm()的in-place运算形式
bernoulli() → Tensor
请查看torch.bernoulli()
bernoulli_() → Tensor
bernoulli()的in-place运算形式
bmm(batch2) → Tensor
请查看torch.bmm()
byte() → Tensor
将tensor改为byte类型
bmm(median=0, sigma=1, *, generator=None) → Tensor
将tensor中元素用柯西分布得到的数值填充： $$ P(x)={\frac1 \pi} {\frac \sigma {(x-median)^2 + \sigma^2}} $$
ceil() → Tensor
请查看torch.ceil()
ceil_() → Tensor
ceil()的in-place运算形式
char()
将tensor元素改为char类型
chunk(n_chunks, dim=0) → Tensor
将tensor分割为tensor元组.
请查看torch.chunk()
clamp(min, max) → Tensor
请查看torch.clamp()
clamp_(min, max) → Tensor
clamp()的in-place运算形式
clone() → Tensor
返回与原tensor有相同大小和数据类型的tensor
contiguous() → Tensor
返回一个内存连续的有相同数据的tensor，如果原tensor内存连续则返回原tensor
copy_(src, async=False) → Tensor
将src中的元素复制到tensor中并返回这个tensor。
两个tensor应该有相同数目的元素，可以是不同的数据类型或存储在不同的设备上。
参数：
- src (Tensor)-复制的源tensor
- async (bool)-如果为True并且复制是在CPU和GPU之间进行的，则复制后的拷贝可能会与源信息异步，对于其他类型的复制操作则该参数不会发生作用。
cos() → Tensor
请查看torch.cos()
cos_() → Tensor
cos()的in-place运算形式
cosh() → Tensor
请查看torch.cosh()
cosh_() → Tensor
cosh()的in-place运算形式
cpu() → Tensor
如果在CPU上没有该tensor，则会返回一个CPU的副本
cross(other, dim=-1) → Tensor
请查看torch.cross()
cuda(device=None, async=False)
返回此对象在CPU内存中的一个副本 如果对象已近存在与CUDA存储中并且在正确的设备上，则不会进行复制并返回原始对象。
参数： - device(int)-目的GPU的id，默认为当前的设备。 - async(bool)-如果为True并且资源在固定内存中，则复制的副本将会与原始数据异步。否则，该参数没有意义。
cumprod(dim) → Tensor
请查看torch.cumprod()
cumsum(dim) → Tensor
请查看torch.cumsum()
data_ptr() → int
返回tensor第一个元素的地址
diag(diagonal=0) → Tensor
请查看torch.diag()
dim() → int
返回tensor的维数
dist(other, p=2) → Tensor
请查看torch.dist()
div(value)
请查看torch.div()
div_(value)
div()的in-place运算形式
dot(tensor2) → float
请查看torch.dot()
double()
将该tensor投射为double类型
eig(eigenvectors=False) -> (Tensor, Tensor)
请查看torch.eig()
element_size() → int
返回单个元素的字节大小。 例：
>>> torch.FloatTensor().element_size()
4
>>> torch.ByteTensor().element_size()
1
eq(other) → Tensor
请查看torch.eq()
eq_(other) → Tensor
eq()的in-place运算形式
equal(other) → bool
请查看torch.equal()
exp() → Tensor
请查看torch.exp()
exp_() → Tensor
exp()的in-place运算形式
expand(*sizes)
返回tensor的一个新视图，单个维度扩大为更大的尺寸。
tensor也可以扩大为更高维，新增加的维度将附在前面。
扩大tensor不需要分配新内存，只是仅仅新建一个tensor的视图，其中通过将stride设为0，一维将会扩展位更高维。任何一个一维的在不分配新内存情况下可扩展为任意的数值。
参数： - sizes(torch.Size or int...)-需要扩展的大小
例：
>>> x = torch.Tensor([[1], [2], [3]])
>>> x.size()
torch.Size([3, 1])
>>> x.expand(3, 4)
1 1
1 1
2 2 2 2
3 3 3 3
[torch.FloatTensor of size 3x4]
expand_as(tensor)
将tensor扩展为参数tensor的大小。 该操作等效与：
self.expand(tensor.size())
exponential_(lambd=1, *, generator=None) \(to\) Tensor
将该tensor用指数分布得到的元素填充： $$ P(x)= \lambda e^{- \lambda x} $$
fill_(value) → Tensor
将该tensor用指定的数值填充
float()
将tensor投射为float类型
floor() → Tensor
请查看torch.floor()
floor_() → Tensor
floor()的in-place运算形式
fmod(divisor) → Tensor
请查看torch.fmod()
fmod_(divisor) → Tensor
fmod()的in-place运算形式
frac() → Tensor
请查看torch.frac()
frac_() → Tensor
frac()的in-place运算形式
gather(dim, index) → Tensor
请查看torch.gather()
ge(other) → Tensor
请查看torch.ge()
ge_(other) → Tensor
ge()的in-place运算形式
gels(A) → Tensor
请查看torch.gels()
geometric_(p, *, generator=None) → Tensor
将该tensor用几何分布得到的元素填充： $$ P(X=k)= (1-p)^{k-1}p $$
geqrf() -> (Tensor, Tensor)
请查看torch.geqrf()
ger(vec2) → Tensor
请查看torch.ger()
gesv(A) → Tensor, Tensor
请查看torch.gesv()
gt(other) → Tensor
请查看torch.gt()
gt_(other) → Tensor
gt()的in-place运算形式
half()
将tensor投射为半精度浮点类型
histc(bins=100, min=0, max=0) → Tensor
请查看torch.histc()
index(m) → Tensor
用一个二进制的掩码或沿着一个给定的维度从tensor中选取元素。tensor.index(m)与tensor[m]完全相同。
参数： - m(int or Byte Tensor or slice)-用来选取元素的维度或掩码
index_add_(dim, index, tensor) → Tensor
按参数index中的索引数确定的顺序，将参数tensor中的元素加到原来的tensor中。参数tensor的尺寸必须严格地与原tensor匹配，否则会发生错误。
参数： - dim(int)-索引index所指向的维度 - index(LongTensor)-需要从tensor中选取的指数 - tensor(Tensor)-含有相加元素的tensor
例：
>>> x = torch.Tensor([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
>>> t = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> index = torch.LongTensor([0, 2, 1])
>>> x.index_add_(0, index, t)
>>> x
2 3 4
8 9 10
5 6 7
[torch.FloatTensor of size 3x3]
index_copy_(dim, index, tensor) → Tensor
按参数index中的索引数确定的顺序，将参数tensor中的元素复制到原来的tensor中。参数tensor的尺寸必须严格地与原tensor匹配，否则会发生错误。
参数： - dim (int)-索引index所指向的维度 - index (LongTensor)-需要从tensor中选取的指数 - tensor (Tensor)-含有被复制元素的tensor
例：
>>> x = torch.Tensor(3， 3)
>>> t = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> index = torch.LongTensor([0, 2, 1])
>>> x.index_copy_(0, index, t)
>>> x
1 2 3
7 8 9
4 5 6
[torch.FloatTensor of size 3x3]
index_fill_(dim, index, val) → Tensor
按参数index中的索引数确定的顺序，将原tensor用参数val值填充。
参数： - dim (int)-索引index所指向的维度 - index (LongTensor)-索引 - val (Tensor)-填充的值
例：
>>> x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> index = torch.LongTensor([0, 2])
>>> x.index_fill_(0, index, -1)
>>> x
-1 2 -1
-1 5 -1
-1 8 -1
[torch.FloatTensor of size 3x3]
index_select(dim, index) → Tensor
请查看torch.index_select()
int()
将该tensor投射为int类型
inverse() → Tensor
请查看torch.inverse()
is_contiguous() → bool
如果该tensor在内存中是连续的则返回True。
is_cuda
is_pinned()
如果该tensor在固定内内存中则返回True
is_set_to(tensor) → bool
如果此对象引用与Torch C API相同的THTensor对象作为给定的张量，则返回True。
is_signed()
kthvalue(k, dim=None) -> (Tensor, LongTensor)
请查看torch.kthvalue()
le(other) → Tensor
请查看torch.le()
le_(other) → Tensor
le()的in-place运算形式
lerp(start, end, weight)
请查看torch.lerp()
lerp_(start, end, weight) → Tensor
lerp()的in-place运算形式
log() → Tensor
请查看torch.log()
loglp() → Tensor
请查看torch.loglp()
loglp_() → Tensor
loglp()的in-place运算形式
log_()→ Tensor
log()的in-place运算形式
log_normal_(mwan=1, std=2, , gegnerator=None*)
将该tensor用均值为\(\mu\),标准差为\(\sigma\)的对数正态分布得到的元素填充。要注意mean和stdv是基本正态分布的均值和标准差，不是返回的分布：
$$
P(X)= \frac {1} {x \sigma \sqrt {2 \pi}}e^{- \frac {(lnx- \mu)^2} {2 \sigma^2}}
$$
long()
将tensor投射为long类型
lt(other) → Tensor
请查看torch.lt()
lt_(other) → Tensor
lt()的in-place运算形式
map_(tensor, callable)
将callable作用于本tensor和参数tensor中的每一个元素，并将结果存放在本tensor中。callable应该有下列标志：
def callable(a, b) -> number
masked_copy_(mask, source)
将mask中值为1元素对应的source中位置的元素复制到本tensor中。mask应该有和本tensor相同数目的元素。source中元素的个数最少为mask中值为1的元素的个数。
参数： - mask (ByteTensor)-二进制掩码 - source (Tensor)-复制的源tensor
注意：
mask作用于self自身的tensor，而不是参数中的source。
masked_fill_(mask, value)
在mask值为1的位置处用value填充。mask的元素个数需和本tensor相同，但尺寸可以不同。
参数： - mask (ByteTensor)-二进制掩码 - value (Tensor)-用来填充的值
masked_select(mask) → Tensor
请查看torch.masked_select()
max(dim=None) -> float or(Tensor, Tensor)
请查看torch.max()
mean(dim=None) -> float or(Tensor, Tensor)
请查看torch.mean()
median(dim=-1, value=None, indices=None) -> (Tensor, LongTensor)
请查看torch.median()
min(dim=None) -> float or(Tensor, Tensor)
请查看torch.min()
mm(mat2) → Tensor
请查看torch.mm()
mode(dim=-1, value=None, indices=None) -> (Tensor, LongTensor)
请查看torch.mode()
mul(value) → Tensor
请查看torch.mul()
mul_(value)
mul()的in-place运算形式
multinomial(num_samples, replacement=False, , generator=None*) → Tensor
请查看torch.multinomial()
mv(vec) → Tensor
请查看torch.mv()
narrow(dimension, start, length) → Te
返回一个本tensor经过缩小后的tensor。维度dim缩小范围是start到start+length。原tensor与返回的tensor共享相同的底层内存。
参数： - dimension (int)-需要缩小的维度 - start (int)-起始维度 - length (int)-
例:
>>> x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> x.narrow(0, 0, 2)
1 2 3
4 5 6
[torch.FloatTensor of size 2x3]
>>> x.narrow(1, 1, 2)
2 3
5 6
8 9
[torch.FloatTensor of size 3x2]
ndimension() → int
dim()的另一种表示。
ne(other) → Tensor
请查看torch.ne()
ne_(other) → Tensor
ne()的in-place运算形式
neg() → Tensor
请查看torch.neg()
neg_() → Tensor
neg()的in-place运算形式
nelement() → int
numel()的另一种表示
new(args, *kwargs)
构建一个有相同数据类型的tensor
nonezero() → LongTensor
请查看`torch.nonezero()
norm(p=2) → float
请查看`torch.norm()
normal_(mean=0, std=1, , gengerator=None*)
将tensor用均值为mean和标准差为std的正态分布填充。
numel() → int
请查看numel()
numpy() → ndarray
将该tensor以NumPy的形式返回ndarray，两者共享相同的底层内存。原tensor改变后会相应的在ndarray有反映，反之也一样。
orgqr(input2) → Tensor
请查看torch.orgqr()
ormqr(input2, input3, left=True, transpose=False) → Tensor
请查看torch.ormqr()
permute(dims)
将tensor的维度换位。
参数： - __dims__ (int..*)-换位顺序
例：
>>> x = torch.randn(2, 3, 5)
>>> x.size()
torch.Size([2, 3, 5])
>>> x.permute(2, 0, 1).size()
torch.Size([5, 2, 3])
pin_memory()
如果原来没有在固定内存中，则将tensor复制到固定内存中。
potrf(upper=True) → Tensor
请查看torch.potrf()
potri(upper=True) → Tensor
请查看torch.potri()
potrs(input2, upper=True) → Tensor
请查看torch.potrs()
pow(exponent)
请查看torch.pow()
pow_()
pow()的in-place运算形式
prod()) → float
请查看torch.prod()
pstrf(upper=True, tol=-1) -> (Tensor, IntTensor)
请查看torch.pstrf()
qr()-> (Tensor, IntTensor)
请查看torch.qr()
random_(from=0, to=None, *, generator=None)
将tensor用从在[from, to-1]上的正态分布或离散正态分布取样值进行填充。如果没有明确说明，则填充值仅由本tensor的数据类型限定。
reciprocal() → Tensor
请查看torch.reciprocal()
reciprocal_() → Tensor
reciprocal()的in-place运算形式
remainder(divisor) → Tensor
请查看torch.remainder()
remainder_(divisor) → Tensor
remainder()的in-place运算形式
renorm(p, dim, maxnorm) → Tensor
请查看torch.renorm()
renorm_(p, dim, maxnorm) → Tensor
renorm()的in-place运算形式
repeat(*sizes)
沿着指定的维度重复tensor。
不同于expand()，本函数复制的是tensor中的数据。
参数： - *sizes (torch.Size ot int...)-沿着每一维重复的次数
例：
>>> x = torch.Tensor([1, 2, 3])
>>> x.repeat(4, 2)
1 2 3 1 2 3
1 2 3 1 2 3
1 2 3 1 2 3
1 2 3 1 2 3
[torch.FloatTensor of size 4x6]
>>> x.repeat(4, 2, 1).size()
torch.Size([4, 2, 3])
resize_(*sizes)
将tensor的大小调整为指定的大小。如果元素个数比当前的内存大小大，就将底层存储大小调整为与新元素数目一致的大小。如果元素个数比当前内存小，则底层存储不会被改变。原来tensor中被保存下来的元素将保持不变，但新内存将不会被初始化。
参数： - *sizes (torch.Size or int...)-需要调整的大小
例：
>>> x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> x.resize_(2, 2)
>>> x
1 2
3 4
[torch.FloatTensor of size 2x2]
resize_as_(tensor)
将本tensor的大小调整为与参数中的tensor相同的大小。等效于：
self.resize_(tensor.size())
round() → Tensor
请查看torch.round()
round_() → Tensor
round()的in-place运算形式
rsqrt() → Tensor
请查看torch.rsqrt()
rsqrt_() → Tensor
rsqrt()的in-place运算形式
scatter_(input, dim, index, src) → Tensor
将src中的所有值按照index确定的索引写入本tensor中。其中索引是根据给定的dimension，dim按照gather()描述的规则来确定。
注意，index的值必须是在_0_到_(self.size(dim)-1)_之间，
参数： - input (Tensor)-源tensor - dim (int)-索引的轴向 - index (LongTensor)-散射元素的索引指数 - src (Tensor or float)-散射的源元素
例：
>>> x = torch.rand(2, 5)
>>> x
0.4319 0.6500 0.4080 0.8760 0.2355
0.2609 0.4711 0.8486 0.8573 0.1029
[torch.FloatTensor of size 2x5]
>>> torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.LongTensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), x)
0.4319 0.4711 0.8486 0.8760 0.2355
0.0000 0.6500 0.0000 0.8573 0.0000
0.2609 0.0000 0.4080 0.0000 0.1029
[torch.FloatTensor of size 3x5]
>>> z = torch.zeros(2, 4).scatter_(1, torch.LongTensor([[2], [3]]), 1.23)
>>> z
0.0000 0.0000 1.2300 0.0000
0.0000 0.0000 0.0000 1.2300
[torch.FloatTensor of size 2x4]
select(dim, index) → Tensor or number
按照index中选定的维度将tensor切片。如果tensor是一维的，则返回一个数字。否则，返回给定维度已经被移除的tensor。
参数： - dim (int)-切片的维度 - index (int)-用来选取的索引
!注意：
select()等效于切片。例如，tensor.select(0, index)等效于tensor[index]，tensor.select(2, index)等效于tensor[:, :, index].
set(source=None, storage_offset=0, size=None, stride=None)
设置底层内存，大小和步长。如果tensor是一个tensor，则将会与本tensor共享底层内存并且有相同的大小和步长。改变一个tensor中的元素将会反映在另一个tensor。
如果source是一个Storage，则将设置底层内存，偏移量，大小和步长。
参数： - source (Tensor or Storage)-用到的tensor或内存 - storage_offset (int)-内存的偏移量 - size (torch.Size)-需要的大小，默认为源tensor的大小。 - stride(tuple)-需要的步长，默认为C连续的步长。
share_memory_()
将底层内存移到共享内存中。 如果底层内存已经在共享内存中是将不进行任何操作。在共享内存中的tensor不能调整大小。
short()
将tensor投射为short类型。
sigmoid() → Tensor
请查看torch.sigmoid()
sigmoid_() → Tensor
sidmoid()的in-place运算形式
sign() → Tensor
请查看torch.sign()
sign_() → Tensor
sign()的in-place运算形式
sin() → Tensor
请查看torch.sin()
sin_() → Tensor
sin()的in-place运算形式
sinh() → Tensor
请查看torch.sinh()
sinh_() → Tensor
sinh()的in-place运算形式
size() → torch.Size
返回tensor的大小。返回的值是tuple的子类。
例：
>>> torch.Tensor(3, 4, 5).size()
torch.Size([3, 4, 5])
sort(dim=None, descending=False) -> (Tensor, LongTensor)
请查看torhc.sort()
split(split_size, dim=0)
将tensor分割成tensor数组。
请查看torhc.split()
sqrt() → Tensor
请查看torch.sqrt()
sqrt_() → Tensor
sqrt()的in-place运算形式
squeeze(dim=None) → Tensor
请查看torch.squeeze()
squeeze_(dim=None) → Tensor
squeeze()的in-place运算形式
std() → float
请查看torch.std()
storage() → torch.Storage
返回底层内存。
storage_offset() → int
以储存元素的个数的形式返回tensor在地城内存中的偏移量。 例：
>>> x = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5])
>>> x.storage_offset()
0
>>> x[3:].storage_offset()
3
classmethod() storage_type()
stride() → Tensor
返回tesnor的步长。
sub(value, other) → Tensor
从tensor中抽取一个标量或tensor。如果value和other都是给定的，则在使用之前other的每一个元素都会被value缩放。
sub_(x) → Tensor
sub()的in-place运算形式
sum(dim=None) → Tensor
请查看torch.sum()
svd(some=True) -> (Tensor, Tensor, Tensor)
请查看torch.svd()
symeig(_eigenvectors=False, upper=True) -> (Tensor, Tensor)
请查看torch.symeig()
t() → Tensor
请查看torch.t()
t() → Tensor
t()的in-place运算形式
tan() → Tensor
请查看torch.tan()
tan_() → Tensor
tan()的in-place运算形式
tanh() → Tensor
请查看torch.tanh()
tanh_() → Tensor
tanh()的in-place运算形式
tolist()
返回一个tensor的嵌套列表表示。
topk(k, dim=None, largest=True, sorted=True) -> (Tensor, LongTensor)
请查看torch.topk()
trace() → float
请查看torch.trace()
transpose(dim0, dim1) → Tensor
请查看torch.transpose()
transpose(dim0, dim1) → Tensor
transpose()的in-place运算形式
tril(k=0) → Tensor
请查看torch.tril()
tril_(k=0) → Tensor
tril()的in-place运算形式
triu(k=0) → Tensor
请查看torch.triu()
triu(k=0) → Tensor
triu()的in-place运算形式
trtrs(A, upper=True, transpose=False, unitriangular=False) -> (Tensor, Tensor)
请查看torch.trtrs()
trunc() → Tensor
请查看torch.trunc()
trunc() → Tensor
trunc()的in-place运算形式
type(new_type=None, async=False)
将对象投为指定的类型。 如果已经是正确的类型，则不会进行复制并返回原对象。
参数： - new_type (type or string)-需要的类型 - async (bool)-如果为True，并且源地址在固定内存中，目的地址在GPU或者相反，则会相对于源主异步执行复制。否则，该参数不发挥作用。
type_as(tesnor)
将tensor投射为参数给定tensor类型并返回。 如果tensor已经是正确的类型则不会执行操作。等效于：
self.type(tensor.type())
参数： - tensor (Tensor):有所需要类型的tensor
unfold(dim, size, step) → Tensor
返回一个tensor，其中含有在dim维tianchong度上所有大小为size的分片。两个分片之间的步长为step。
如果_sizedim_是dim维度的原始大小，则在返回tensor中的维度dim大小是_(sizedim-size)/step+1_
维度大小的附加维度将附加在返回的tensor中。
参数： - dim (int)-需要展开的维度 - size (int)-每一个分片需要展开的大小 - step (int)-相邻分片之间的步长
例：
>>> x = torch.arange(1, 8)
>>> x
1
2
3
4
5
6
7
[torch.FloatTensor of size 7]
>>> x.unfold(0, 2, 1)
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
[torch.FloatTensor of size 6x2]
>>> x.unfold(0, 2, 2)
1 2
3 4
5 6
[torch.FloatTensor of size 3x2]
uniform_(from=0, to=1) → Tensor
将tensor用从均匀分布中抽样得到的值填充。
unsqueeze(dim)
请查看torch.unsqueeze()
unsqueeze_(dim) → Tensor
unsqueeze()的in-place运算形式
var()
请查看torch.var()
view(*args) → Tensor
返回一个有相同数据但大小不同的tensor。
返回的tensor必须有与原tensor相同的数据和相同数目的元素，但可以有不同的大小。一个tensor必须是连续的contiguous()才能被查看。
例：
>>> x = torch.randn(4, 4)
>>> x.size()
torch.Size([4, 4])
>>> y = x.view(16)
>>> y.size()
torch.Size([16])
>>> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions
>>> z.size()
torch.Size([2, 8])
view_as(tensor)
返回被视作与给定的tensor相同大小的原tensor。 等效于：
self.view(tensor.size())
zero_()
用0填充该tensor。
