Numpy与Pytorch 矩阵操作

Numpy

• 随机矩阵： np.random.randn(d0, d1, d2, ...)
• 矩阵大小与形状： np.ndarray.size 与 np.dnarray.shape

Pytorch

• 随机矩阵： torch.randn(d0, d1, d2, ...)
• 添加维度： tensor.unsqueeze(0)
• 压缩维度: tensor.squeeze(0)
• 按维度拼接tensor： torch.cat(inputs, dim=0, ...)
• 维度堆叠： torch.stack(inputs, dim=0)
• 张量排序索引： tensor.sort(descending=True) 返回一个tensor为排序后的tensor， 一个为index_tensor
• 矩阵元素夹逼： tensor.clamp()
• 矩阵切割: torch.chunk(tensor, chunks, dim)
• 矩阵复制: torch.repeat(*size)
• 生成零矩阵： torch.torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
• 生产同形状的随机矩阵:x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)
• 矩阵中函数名以’_’结尾的，如:y.add_(x)，运算结束后会改变y本身