机器学习怎么编译代码

㈠ 使用pytorch编写机器学习代码——torch中一些常用函数解析

在使用PyTorch编写机器学习代码时，理解和应用一些常用函数是至关重要的。接下来，我们将详细介绍几个关键函数及其用法。

首先，torch.view()允许你按行将张量扁平化，然后根据所需维度提取数据。这在处理和操作大型数据集时非常有用。

接着是rearrange函数，它源于einops库，能够将张量维度转换为更高效的形式。与permute相比，它一次可以转换多个维度，提高效率，简化代码。此外，rearrange还支持将维度拆分、合并以及增加新维度。

接着讨论*args和**kwargs。前者的全名是varargs，用于接收可变数量的非关键字参数，而后者用于接收可变数量的关键字参数。这些在函数定义时用于处理不确定数量或形式的参数。在函数内部，通过*和**去掉它们的前缀，就可以获取真正的参数。

接着是abs( x )函数，它计算输入数字的绝对值，对于任何给定的数字x，如abs( -23 )=23。

而torch.device用于指定张量在CPU或GPU上运行，以及具体是哪块GPU。可以通过字符串或设备编号直接指定。

接着是torch.zeros_like和torch.ones_like函数，它们分别用于生成与输入张量维度相同的全零和全一张量。

接着是torch.detach()，用于将张量从计算图中分离出来，确保后续操作不会影响到原始张量的梯度。

断言assert（）用于检查表达式，在条件不满足时触发异常，帮助在开发阶段发现错误。

数学函数math.expm1(x)计算e^x - 1，其中e是自然对数的底数。

接着是torch.clamp()函数，用于限制张量的值在指定范围内。

对数函数torch.log()计算自然对数。

三角函数torch.sin()和torch.cos()用于计算弧度制的正弦和余弦值。

在Python中，@property装饰器用于创建只读属性，使得属性访问更加安全。

PyTorch函数torch.uniform_()用于生成指定范围内的随机数。

函数torch.randn_like()用于创建与给定张量具有相同尺寸和数据类型的张量，填充随机数。

平方根函数sqrt()计算给定数字的平方根。

Python中的rece()函数用于对可迭代对象应用累积操作。

在PyTorch中，torch.linspace()用于生成从开始到结束的等间隔数据点张量。

累积乘法函数torch.cumprod()返回张量中元素的累积乘积。

函数torch.cat()用于将多个张量沿着指定维度连接。

词嵌入nn.embedding将词汇映射到不同维度的空间，以便用于RNN等模型。

函数torch.randn用于生成服从标准正态分布的随机张量。

PyTorch函数torch.squeeze()和torch.squeeze_()用于删除张量中尺寸为1的维度，前者返回新张量，后者原地操作。

最后，torch.multinomial和torch.argmax虽然都可以从概率分布中获取元素，但它们的用途和行为有很大差异。选择合适的函数取决于具体的应用场景。