pytorch 常用线性函数详解
作者：fly_Xiaoma
今天小编就为大家分享一篇pytorch 常用线性函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack，其用法和接口都与之类似。
常用的线性函数如下：
| 函数 | 功能 |
| trace | 对角线元素之和（矩阵的迹） |
| diag | 对角线元素 |
| triu/tril | 矩阵的上三角/下三角，可指定偏移量 |
| mm/bmm | 矩阵乘法，batch的矩阵乘法 |
| t | 转置 |
| dot/cross | 内积/外积 |
| inverse | 求逆矩阵 |
| svd | 奇异值分解 |
注意：矩阵的转置会使存储空间不连续，需调用它的.contiguous方法转为连续。
例如：
import torch as t b=a.t() b.is_contiguous() 输出：False b=b.contiguous() b.is_contiguous() 输出：True
以上这篇pytorch 常用线性函数详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。