機器學習怎麼編譯代碼

㈠ 使用pytorch編寫機器學習代碼——torch中一些常用函數解析

在使用PyTorch編寫機器學習代碼時，理解和應用一些常用函數是至關重要的。接下來，我們將詳細介紹幾個關鍵函數及其用法。

首先，torch.view()允許你按行將張量扁平化，然後根據所需維度提取數據。這在處理和操作大型數據集時非常有用。

接著是rearrange函數，它源於einops庫，能夠將張量維度轉換為更高效的形式。與permute相比，它一次可以轉換多個維度，提高效率，簡化代碼。此外，rearrange還支持將維度拆分、合並以及增加新維度。

接著討論*args和**kwargs。前者的全名是varargs，用於接收可變數量的非關鍵字參數，而後者用於接收可變數量的關鍵字參數。這些在函數定義時用於處理不確定數量或形式的參數。在函數內部，通過*和**去掉它們的前綴，就可以獲取真正的參數。

接著是abs( x )函數，它計算輸入數字的絕對值，對於任何給定的數字x，如abs( -23 )=23。

而torch.device用於指定張量在CPU或GPU上運行，以及具體是哪塊GPU。可以通過字元串或設備編號直接指定。

接著是torch.zeros_like和torch.ones_like函數，它們分別用於生成與輸入張量維度相同的全零和全一張量。

接著是torch.detach()，用於將張量從計算圖中分離出來，確保後續操作不會影響到原始張量的梯度。

斷言assert（）用於檢查表達式，在條件不滿足時觸發異常，幫助在開發階段發現錯誤。

數學函數math.expm1(x)計算e^x - 1，其中e是自然對數的底數。

接著是torch.clamp()函數，用於限制張量的值在指定范圍內。

對數函數torch.log()計算自然對數。

三角函數torch.sin()和torch.cos()用於計算弧度制的正弦和餘弦值。

在Python中，@property裝飾器用於創建只讀屬性，使得屬性訪問更加安全。

PyTorch函數torch.uniform_()用於生成指定范圍內的隨機數。

函數torch.randn_like()用於創建與給定張量具有相同尺寸和數據類型的張量，填充隨機數。

平方根函數sqrt()計算給定數字的平方根。

Python中的rece()函數用於對可迭代對象應用累積操作。

在PyTorch中，torch.linspace()用於生成從開始到結束的等間隔數據點張量。

累積乘法函數torch.cumprod()返回張量中元素的累積乘積。

函數torch.cat()用於將多個張量沿著指定維度連接。

詞嵌入nn.embedding將詞彙映射到不同維度的空間，以便用於RNN等模型。

函數torch.randn用於生成服從標准正態分布的隨機張量。

PyTorch函數torch.squeeze()和torch.squeeze_()用於刪除張量中尺寸為1的維度，前者返回新張量，後者原地操作。

最後，torch.multinomial和torch.argmax雖然都可以從概率分布中獲取元素，但它們的用途和行為有很大差異。選擇合適的函數取決於具體的應用場景。