Torch计算方法(torch测定)

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Torch计算方法

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Torch 中的计算方法与 Numpy 的计算方法很类似；Torch中带 “下划线 ” 的操作，都是in-place的。

求和：

torch.sum() 对输入的 tensor 数据的某一维度求和；

１．torch.sum(input, dtype=None) ２．torch.sum(input, list: dim, bool: keepdim=False, dtype=None) → Tensor 　 input：输入一个tensor dim：要求和的维度，可以是一个列表 keepdim：求和之后这个dim的元素个数为１，如果要保留，则keepdim=True

a = torch.ones((2, 3))a1 = torch.sum(a)a2 = torch.sum(a, dim=0) -》 tensor([2., 2., 2.])a3 = torch.sum(a, dim=1) -》 tensor([3., 3.])

keepdim=True 时会保持 dim 维度，不会被squeeze；

a1 = torch.sum(a, dim=(0, 1), keepdim=True)a2 = torch.sum(a, dim=(0,), keepdim=True) -》 tensor([[2., 2., 2.]])a3 = torch.sum(a, dim=(1,), keepdim=True) -》 tensor([[3.], [3.]])

加法：

torch.add()：对两个张量进行相加，格式需相同，若格式不同则以复制的方式进行扩容后再相加。 add_() 均为in-place 形式，修改了对应变量中的数值。

x = torch.arange(1., 6.)a = torch.randn(4)b = torch.randn(4, 1)# alpha * b + a, 维度不够的地方自动扩容print(torch.add(a, b, alpha=10))p = torch.randn(4)q = torch.randn(4)p.add(q, alpha=10)p.add_(q, alpha=10)

均值：

mean()，dim=0 时按行求平均值，返回（1，列数）；dim=1 时按列求均值，返回（行数，1），default=None 时，返回所有元素的均值。

x = torch.arange(12).view(4, 3)'''注意：在这里使用的时候转一下类型，否则会报RuntimeError: Can only calculate the mean of floating types. Got Long instead.的错误。查看了一下x元素类型是torch.int64,根据提示添加一句x=x.float()转为tensor.float32就行'''x = x.float()x_mean = torch.mean(x)x_mean0 = torch.mean(x, dim=0, keepdim=True)x_mean1 = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)

乘法：