pytorch个人学习记录

1. numpy norm[求欧式距离]

2. pytorch中backward()
   Pytorch的backward()相关理解

3. Jupyter 如何debug：import pdb; pdb.set_trace() or from IPython.core.debugger import set_trace set_trace()

4. torch.randn和torch.rand区别

5. torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法

6. 关于pytorch下划线问题：在pytorch中如果对tensor的一个函数后加上了下划线，则表明这是一个in-place类型，所谓in-place类型是指在一个tensor上操作了之后，是直接修改了这个tensor，还是返回一个新的tensor，而旧的tensor并不修改。https://blog.csdn.net/weixin_42448226/article/details/104824239?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-searchFromBaidu-1.not_use_machine_learn_pai&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-searchFromBaidu-1.not_use_machine_learn_pai

7. RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target'
   类似报错，哪里类型有问题就改哪里
   https://blog.csdn.net/shangxiaqiusuo1/article/details/95749684

8.torch.mm和torch.mul区别
torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵
torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵
https://blog.csdn.net/qq_39938666/article/details/86004474

8. Pytorch: tensor.expand_as(): 把一个tensor变成和函数括号内一样形状的tensor，用法与expand（）类似

9. IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python
   原因是版本问题：
   将原语句：train_loss+=loss.data[0]
   修改为：train_loss+=loss.item()

10. Pytorch阅读文档之dot，mm，matmul函数
    np.dot 和 t.mm 的运算是一样的，不过单位不同，并且不支持广播

11. pytorch中的广播机制

12 pytorch中backward()函数详解
https://blog.csdn.net/f156207495/article/details/88727860

13. PyTorch学习之 torch.optim 的6种优化器及优化算法介绍

14. pytorch编程踩过的坑 - 算法网 (ddrv.cn)