Pytorch常见函数总结

0. 介绍

持续更新
主要是总结pytorch中有关Tensor的常规操作。
其他博客：
pytorch: Tensor 常用操作
https://blog.csdn.net/xholes/article/details/81667211
pytorch核心初探：
https://www.douban.com/note/720875470/

1. torch.squeeze(), torch.unsqueeze()

1.1 unsqueeze

unsqueeze会在input的第dim维中添加一个维度。假如是四维Tensor的话，在第二维扩展（dim从0开始），则原先的第(i, j, k, l)个元素映射到第(i, j, 0, k, l)个元素，例子如下：

A  = torch.rand([3,3,4, 5])
print(torch.unsqueeze(A, 2).shape)
# 结果为torch.Size([3, 3, 1, 4, 5])

其他版本的使用：
unsqueeze(dim) → Tensor：See torch.unsqueeze()
unsqueeze_(dim) → Tensor：In-place version of unsqueeze()

1.1 squeeze

同理

2. torch.Tensor.expand()

将Tensor的某个维度为1的指标扩展为多维，比方说上面的x.expand(3, 4)。
Note：这里的扩展并非实际分配内存，如果令y = x.expand(3, 4)，y[0, 0] = 1000，那么y的第一行都会变为1000

3. torch.gather(), torch.Tensor.gather()

output和index的shape相同，并且input和index只有第dim个指标的维数不同。

4. torch.clamp

将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max]，并返回结果到一个新张量。
https://blog.csdn.net/u013230189/article/details/82627375