PyTorch包的结构总结

Posted 2022-09-30 是一个小迷糊吧

一、PyTorch的主要模块

1）torch模块

torch.is_tensor

torch.is_tensor(obj)

输出：bool

作用：如果 obj 是一个Pytorch 张量，则返回True

参数：obj（Object）

2）torch.numel

torch.numel(tensor)

输出：int

作用：返回张量中的元素个数

参数：tensor(Tensor)

3)torch.get_default_dtype

torch.get_default_dtype()

输出：torch.dtype

作用：获取默认的浮点类型

参数：无

4）torch.set_default_dtype

torch.set_default_dtype(t)

输出：无

作用：设置pytorch中默认的浮点类型

参数：t(torch.dtype) 设置的浮点类型

5）torch.set_default_tensor_type

torch.set_default_tensor_type(t)

输出：无

作用：设置pytorch中默认的浮点类型

参数：t(str)  设置的浮点类型

6）torch.set_printoptions

torch.set_printoptions([precision=None],[threshold=None],[edgeitems=None],[linewidth=None],[profile=None],[sci_mode=None])

输出：无

作用：设置打印选项，完全参考自Numpy

参数：precision        设置显示浮点 tensor 中元素的精度（到小数点后几位），默认为4。

           threshold        指定tensor显示的元素数目超过一定个数时进行折叠，个数=行数*列数。默认为1000.

           edgeitems      设置折叠后显示的前面与后面的数据行数，默认为3.

           linewidth         指定每行输出的字符数，此参数对于显示时超过threshold而折叠的tensor并不适用，默认为80.

           profile              设置简便打印的显示模式，它有三个选项，分别为default、short、full。

           sci_mode         指定显示的数字是否使用科学计数法，True或False,默认为False.