pytorch与tensorflow API速查表

pytorch与tensorflow API速查表

方法名称	pytroch	tensorflow	numpy
裁剪	torch.clamp(x, min, max)	tf.clip_by_value(x, min, max)	np.clip(x, min, max)
取最大值	torch.max(x, dim)[0]	tf.max(x, axis)	np.max(x, axis)
取最小值	torch.min(x, dim)[0]	tf.min(x, axis)	np.min(x , axis)
取两个tensor的最大值	torch.max(x, y)	tf.maximum(x, y)	np.maximum(x, y)
取两个tensor的最小值	torch.min(x, y)	torch.minimum(x, y)	np.minmum(x, y)
取最大值索引	torch.max(x, dim)[1]	tf.argmax(x, axis)	np.argmax(x, axis)
取最小值索引	torch.min(x, dim)[1]	tf.argmin(x, axis)	np.argmin(x, axis)
比较(x > y)	torch.gt(x, y)	tf.greater(x, y)	np.greater(x, y)
比较(x < y)	torch.le(x, y)	tf.less(x, y)	np.less(x, y)
比较(x==y)	torch.eq(x, y)	tf.equal(x, y)	np.equal(x, y)
比较(x!=y)	torch.ne(x, y)	tf.not_equal(x, y)	np.not_queal(x , y)
取符合条件值的索引	torch.nonzero(cond)	tf.where(cond)	np.where(cond)
多个tensor聚合	torch.cat([x, y], dim)	tf.concat([x,y], axis)	np.concatenate([x,y], axis)
堆叠成一个tensor	torch.stack([x1, x2], dim)	tf.stack([x1, x2], axis)	np.stack([x, y], axis)
tensor切成多个tensor	torch.split(x1, split_size_or_sections, dim)	tf.split(x1, num_or_size_splits, axis)	np.split(x1, indices_or_sections, axis)
–	torch.unbind(x1, dim)	tf.unstack(x1,axis)	NULL
随机扰乱	torch.randperm(n)1	tf.random_shuffle(x)	np.random.shuffle(x)2 np.random.permutation(x)3
前k个值	torch.topk(x, n, sorted, dim)	tf.nn.top_k(x, n, sorted)	NULL

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1. 该方法只能对0~n-1自然数随机扰乱，所以先对索引随机扰乱，然后再根据扰乱后的索引取相应的数据得到扰乱后的数据 ↩︎

2. 该方法会修改原值，没有返回值 ↩︎

3. 该方法不会修改原值，返回扰乱后的值 ↩︎