张量的部分操作

torch.pow（）：

对输入张量的每个元素进行幂次运算：

a = torch.randint(1,6,(2, 3)) print(a) print(torch.pow(a,2))

输出：

unsqueeze()、squeeze()：

unsqueeze()：维度扩增，对张量的某一维上增加一维：

squeeze()：张量降维，将某一维去掉（维度唯一）

a = torch.randint(1,6,(2, 3)) print(a) print(a.unsqueeze(1)) print(a.unsqueeze(1).shape)

输出：

view()：

改变张量的维度，可以将一个多维张量变为一个一维张量，也可以将一维张量重写为多维张量

a = torch.randint(1,6,(2, 3)) print(a) print(a.view(2*3)) print(a.view(3, 2))

输出：

 

max()、min()、indices：

用来查找张量某一维的最大值、最小值、及对应索引，最大值最小值的values张量会比之前的张量少一维，因为求了最大、最小值：

a = torch.randint(1,6,(2, 3)) print(a) print('^'*30) print(a.max(1)) print('*'*30) print(a.max(1).indices)

输出：

torch.topk():

沿着给定维度返回指定张量的K个最大值。

a = torch.randint(1, 11, (2,3)) print(a) values, indices= torch.topk(a, 2) print(values) print(indices)

输出：