torch.Tensor

译者：@Sylvester、@那伊抹微笑

校对者：@Sariel

torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵.

Torch 定义了七种 CPU tensor 类型和八种 GPU tensor 类型:

Data type	CPU tensor	GPU tensor
32-bit floating point	`torch.FloatTensor`	`torch.cuda.FloatTensor`
64-bit floating point	`torch.DoubleTensor`	`torch.cuda.DoubleTensor`
16-bit floating point	`torch.HalfTensor`	`torch.cuda.HalfTensor`
8-bit integer (unsigned)	`torch.ByteTensor`	`torch.cuda.ByteTensor`
8-bit integer (signed)	`torch.CharTensor`	`torch.cuda.CharTensor`
16-bit integer (signed)	`torch.ShortTensor`	`torch.cuda.ShortTensor`
32-bit integer (signed)	`torch.IntTensor`	`torch.cuda.IntTensor`
64-bit integer (signed)	`torch.LongTensor`	`torch.cuda.LongTensor`

torch.Tensor 是默认的 tensor 类型(torch.FloatTensor)的简称.

一个 tensor 对象可以从 Python 的 list 或者序列(sequence)构建:

>>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
1  2  3
4  5  6
[torch.FloatTensor of size 2x3]

一个空的 tensor 对象可以通过所指定的大小来构建:

>>> torch.IntTensor(2, 4).zero_()
0  0  0  0
0  0  0  0
[torch.IntTensor of size 2x4]

可以通过 Python 的索引和切片方式来获取或修改 tensor 对象的内容:

>>> x = torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> print(x[1][2])
6.0
>>> x[0][1] = 8
>>> print(x)
 1  8  3
 4  5  6
[torch.FloatTensor of size 2x3]

每一个 tensor 对象都有一个相应的 torch.Storage 用来保存数据. tensor 类提供了一个存储的多维的, 有跨度(strided) 的视图, 并且在视图上定义了数值运算.

注解：

会改变 tensor 对象的函数方法名, 其使用了一个下划线后缀作为标识. 比如, torch.FloatTensor.abs_() 会在原地(in-place)计算绝对值并返回改变后的 tensor. 而 torch.FloatTensor.abs() 会在一个新建的 tensor 中计算结果.

class torch.Tensor

class torch.Tensor(*sizes)

class torch.Tensor(size)

class torch.Tensor(sequence)

class torch.Tensor(ndarray)

class torch.Tensor(tensor)

class torch.Tensor(storage)

可以通过提供大小或者数据来创建一个新的 tensor 对象.

如果没有提供参数, 将返回一个空的零维的 tensor. 如果提供了 numpy.ndarray, torch.Tensor, 或者 torch.Storage 作为参数, 其将返回一个与参数共享数据的 tensor 对象. 如果提供一个 Python 序列 (sequence) 作为参数, 将返回从序列的副本中创建的一个新的 tensor 对象.

abs() → Tensor

请查看 torch.abs()

abs_() → Tensor

abs() 的 in-place 运算形式

acos() → Tensor

请查看 torch.acos()

acos_() → Tensor

acos() 的 in-place 运算形式

add(value)

请查看 torch.add()

add_(value)

add() 的 in-place 运算形式

addbmm(beta=1, mat, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor

请查看 torch.addbmm()

addbmm_(beta=1, mat, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor

addbmm() 的 in-place 运算形式

addcdiv(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor

请查看 torch.addcdiv()

addcdiv_(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor

addcdiv() 的 in-place 运算形式

addcmul(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor

请查看 torch.addcmul()

addcmul_(value=1, tensor1, tensor2) → Tensor

addcmul() 的 in-place 运算形式

addmm(beta=1, mat, alpha=1, mat1, mat2) → Tensor

请查看 torch.addmm()

addmm_(beta=1, mat, alpha=1, mat1, mat2) → Tensor

addmm() 的 in-place 运算形式

addmv(beta=1, tensor, alpha=1, mat, vec) → Tensor

请查看 torch.addmv()

addmv_(beta=1, tensor, alpha=1, mat, vec) → Tensor

addmv() 的 in-place 运算形式

addr(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor

请查看 torch.addr()

addr_(beta=1, alpha=1, vec1, vec2) → Tensor

addr() 的 in-place 运算形式

apply_(callable) → Tensor

将函数 callable 作用于 tensor 的每一个元素, 并将每个元素用 callable 的返回值替换.

注解：

该函数只能在 CPU tensor 中使用, 并且不应该用在有较高性能的要求的代码块中.

asin() → Tensor

请查看 torch.asin()

asin_() → Tensor

asin() 的 in-place 运算形式

atan() → Tensor

请查看 torch.atan()

atan2(other) → Tensor

请查看 torch.atan2()

atan2_(other) → Tensor

atan2() 的 in-place 运算形式

atan_() → Tensor

atan() 的 in-place 运算形式

baddbmm(beta=1, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor

请查看 torch.baddbmm()

baddbmm_(beta=1, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor

baddbmm() 的 in-place 运算形式

bernoulli() → Tensor

请查看 torch.bernoulli()

bernoulli_() → Tensor

bernoulli() 的 in-place 运算形式

bmm(batch2) → Tensor

请查看 torch.bmm()

byte()

将这个 tensor 转换为 byte 类型

cauchy_(median=0, sigma=1, *, generator=None) → Tensor

用柯西分布得到的数值来填充 tensor 中的元素:

$P(x) = \dfrac{1}{\pi} \dfrac{\sigma}{(x - median)^2 + \sigma^2}$

ceil() → Tensor

请查看 torch.ceil()

ceil_() → Tensor

ceil() 的 in-place 运算形式

char()

将这个 tensor 转换为 char 类型

chunk(n_chunks, dim=0)

将 tensor 分解成 tensor 元组.

请查看 torch.chunk().

clamp(min, max) → Tensor

请查看 torch.clamp()

clamp_(min, max) → Tensor

clamp() 的 in-place 运算形式

clone() → Tensor

返回与原 tensor 具有相同大小和数据类型的 tensor.

contiguous() → Tensor

返回一个内存连续的有相同数据的 tensor, 如果原 tensor 内存连续则返回原 tensor.

copy_(src, async=False, broadcast=True) → Tensor

将 src 中的元素复制到这个 tensor 中并返回这个 tensor

如果 broadcast 是 True, 源 tensor 一定和这个 tensor broadcastable. 另外, 源 tensor 的元素数量应该和这个 tensor 的元素个数一致. 源 tensor 可以是另一种数据类型, 或者在别的的设备上.

参数：

src (Tensor) – 被复制的源 tensor
async (bool) – 如果值为 True 并且这个复制操作在 CPU 和 GPU 之间进行, 则拷贝的副本与源信息可能会出现异步(asynchronously). 对于其他类型的复制操作, 这个参数不起作用.
broadcast (bool) – 如果值为 True, src 将广播基础的 tensor 的形状.

cos() → Tensor

请查看 torch.cos()

cos_() → Tensor

cos() 的 in-place 运算形式

cosh() → Tensor

请查看 torch.cosh()

cosh_() → Tensor

cosh() 的 in-place 运算形式

cpu()

如果此 tensor 不在CPU上, 则返回此 tensor 的CPU副本

cross(other, dim=-1) → Tensor

请查看 torch.cross()

cuda(device=None, async=False)

返回此对象在 CUDA 内存中的一个副本 .

如果此对象已经在 CUDA 内存中并且在正确的设备上 , 那么不会执行复制操作 , 直接返回原对象 .

参数：

device (int) – 目标 GPU 的 id . 默认值是当前设备 .
async (bool) – 如果为 True 并且源位于锁定内存中 , 则副本相对于主机是异步的 . 否则此参数不起效果 .

cumprod(dim) → Tensor

请查看 torch.cumprod()

cumsum(dim) → Tensor

请查看 torch.cumsum()

data_ptr() → int

返回 tensor 第一个元素的地址.

diag(diagonal=0) → Tensor

请查看 torch.diag()

dim() → int

返回 tensor 的维数.

dist(other, p=2) → float

请查看 torch.dist()

div(value)

请查看 torch.div()

div_(value)

div() 的 in-place 运算形式

dot(tensor2) → float

请查看 torch.dot()

double()

将这个 tensor 转换为 double 类型

eig(eigenvectors=False) -> (Tensor, Tensor)

请查看 torch.eig()

element_size() → int

返回单个元素的字节大小.

示例：

>>> torch.FloatTensor().element_size()
4
>>> torch.ByteTensor().element_size()
1

eq(other) → Tensor

请查看 torch.eq()

eq_(other) → Tensor

eq() 的 in-place 运算形式

equal(other) → bool

请查看 torch.equal()

erf() → Tensor

请查看 torch.erf()

erf_()

erfinv() → Tensor

请查看 torch.erfinv()

erfinv_()

exp() → Tensor

请查看 torch.exp()

exp_() → Tensor

exp() 的 in-place 运算形式

expand(*sizes) → Tensor

返回 tensor 单个维度扩展到大的一个新的视图.

传递 -1 作为一个维度的大小, 表示这个维度的大小不做改变.

Tensor 也可以扩展到一个很大的维数, 新添加的维度将放在前面. (对于新的维度, 大小不能设置为 -1 .)

扩展一个 tensor 不是分配一个新的内存, 而只是在这个存在的 tensor 上, 通过设置 stride 为 0, 创建一个新的某个维度从 1 扩展到很大的视图. 任何大小为 1 的维度, 在不用重新分配内存的情况下, 可以扩展到随意任何一个值.

参数：sizes (torch.Size 或 int...) – 期望扩展的大小

示例：

>>> x = torch.Tensor([[1], [2], [3]])
>>> x.size()
torch.Size([3, 1])
>>> x.expand(3, 4)
 1  1  1  1
 2  2  2  2
 3  3  3  3
[torch.FloatTensor of size 3x4]
>>> x.expand(-1, 4)   # -1 means not changing the size of that dimension
 1  1  1  1
 2  2  2  2
 3  3  3  3
[torch.FloatTensor of size 3x4]

expand_as(tensor)

将此 tensor 展开为指定 tensor 的大小.

这相当于:

self.expand(tensor.size())

exponential_(lambd=1, *, generator=None) → Tensor

将该 tensor 用指数分布得到的元素填充:

$P(x) = \lambda e^{-\lambda x}$

fill_(value) → Tensor

将该 tensor 用指定的数值填充.

float()

将这个 tensor 转换为 float 类型

floor() → Tensor

请查看 torch.floor()

floor_() → Tensor

floor() 的 in-place 运算形式

fmod(divisor) → Tensor

请查看 torch.fmod()

fmod_(divisor) → Tensor

fmod() 的 in-place 运算形式

frac() → Tensor

请查看 torch.frac()

frac_() → Tensor

frac() 的 in-place 运算形式

gather(dim, index) → Tensor

请查看 torch.gather()

ge(other) → Tensor

请查看 torch.ge()

ge_(other) → Tensor

ge() 的 in-place 运算形式

gels(A) → Tensor

请查看 torch.gels()

geometric_(p, *, generator=None) → Tensor

将该 tensor 用几何分布得到的元素填充:

$P(X=k) = (1 - p)^{k - 1} p$

geqrf() -> (Tensor, Tensor)

请查看 torch.geqrf()

ger(vec2) → Tensor

请查看 torch.ger()

gesv(A) → Tensor, Tensor

请查看 torch.gesv()

gt(other) → Tensor

请查看 torch.gt()

gt_(other) → Tensor

gt() 的 in-place 运算形式

half()

将这个 tensor 转换为 half-precision float 类型

histc(bins=100, min=0, max=0) → Tensor

请查看 torch.histc()

index(m) → Tensor

用一个二进制的掩码或沿着一个给定的维度从 tensor 中选取元素. tensor.index(m) 等同于 tensor[m].

参数：m (int 或 ByteTensor 或 slice) – 用来选取元素的维度或掩码

index_add_(dim, index, tensor) → Tensor

按参数 index 给出的索引序列, 将参数 tensor 中的元素加到原来的 tensor 中. 参数 tensor 的尺寸必须严格地与原 tensor 匹配, 否则会发生错误.

参数：

dim (int) – 索引 index 所指向的维度
index (LongTensor) – 从参数 tensor 中选取数据的索引序列
tensor (Tensor) – 包含需要相加的元素的 tensor

示例：

>>> x = torch.Tensor([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
>>> t = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> index = torch.LongTensor([0, 2, 1])
>>> x.index_add_(0, index, t)
>>> x
 2   3   4
 8   9  10
 5   6   7
[torch.FloatTensor of size 3x3]

index_copy_(dim, index, tensor) → Tensor

按参数 index 给出的索引序列, 将参数 tensor 中的元素复制到原来的 tensor 中. 参数 tensor 的尺寸必须严格地与原 tensor 匹配, 否则会发生错误.

参数：

dim (int) – 索引 index 所指向的维度
index (LongTensor) – 从参数 tensor 中选取数据的索引序列
tensor (Tensor) – 包含需要复制的元素的 tensor

示例：

>>> x = torch.Tensor(3, 3)
>>> t = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> index = torch.LongTensor([0, 2, 1])
>>> x.index_copy_(0, index, t)
>>> x
 1  2  3
 7  8  9
 4  5  6
[torch.FloatTensor of size 3x3]

index_fill_(dim, index, val) → Tensor

按参数 index 给出的索引序列, 将原 tensor 中的元素用 val 填充.

参数：

dim (int) – 索引 index 所指向的维度
index (LongTensor) – 从参数 val 中选取数据的索引序列
val (float) – 用来填充的值

示例：

>>> x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> index = torch.LongTensor([0, 2])
>>> x.index_fill_(1, index, -1)
>>> x
-1  2 -1
-1  5 -1
-1  8 -1
[torch.FloatTensor of size 3x3]

index_select(dim, index) → Tensor

请查看 torch.index_select()

int()

将这个 tensor 转换为 int 类型

inverse() → Tensor

请查看 torch.inverse()

is_contiguous() → bool

以 C 语言的内存模型为原则, 如果该 tensor 在内如果该 tensor 在内存中连续的, 则返回 True.

is_cuda

is_pinned()

如果 tensor 驻留在固定内存中, 则返回 true

is_set_to(tensor) → bool

如果此对象从 Torch C API 引用的 THTensor 对象与参数 tensor 引用的对象一致, 则返回True.

is_signed()

kthvalue(k, dim=None, keepdim=False) -> (Tensor, LongTensor)

请查看 torch.kthvalue()

le(other) → Tensor

请查看 torch.le()

le_(other) → Tensor

le() 的 in-place 运算形式

lerp(start, end, weight)

请查看 torch.lerp()

lerp_(start, end, weight)

lerp() 的 in-place 运算形式

log() → Tensor

请查看 torch.log()

log1p() → Tensor

请查看 torch.log1p()

log1p_() → Tensor

log1p() 的 in-place 运算形式

log_() → Tensor

log() 的 in-place 运算形式

log_normal_(mean=1, std=2, *, generator=None)

将该 tensor 用均值为 mean (µ), 标准差为 std (σ) 的对数正态分布得到的元素填充. 要注意 mean 和 stdv 是基本正态分布的均值和标准差, 不是返回的分布:

$P(x) = \dfrac{1}{x \sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\dfrac{(\ln x - \mu)^2}{2\sigma^2}}$

long()

将这个 tensor 转换为 long 类型

lt(other) → Tensor

请查看 torch.lt()

lt_(other) → Tensor

lt() 的 in-place 运算形式

map_(tensor, callable)

将 callable 作用于本 tensor 和参数 tensor 中的每一个元素, 并将结果存放在本 tensor 中. 本 tensor 和参数 tensor 都必须是 broadcastable.

callable 应该有下列标志:
def callable(a, b) -&gt; number

masked_scatter_(mask, source)

复制 source 的元素到本 tensor 被mask中值为 1 的元素标记的位置中. mask 的形状和本 tensor 的形状必须是可广播的 ( broadcastable). source 中元素的个数最少为 mask 中值为1的元素的个数.

参数：

mask (ByteTensor) – 二进制掩码
source (Tensor) – 复制的源 tensor

注解：

mask 作用于 self 自身的 tensor, 而不是参数 source 的 tensor.

masked_fill_(mask, value)

将本 tensor 被 mask 中值为 1 的元素标记的位置, 用 value 填充. mask 的形状和本 tensor 的形状必须是可广播的 (broadcastable).

Fills elements of this tensor with value where mask is one.

参数：

mask (ByteTensor) – 二进制掩码
value (float) – 用来填充的值

masked_select(mask) → Tensor

请查看 torch.masked_select()

matmul(other)

两个 tensor 的矩阵乘积.

请查看 torch.matmul().

max(dim=None, keepdim=False) -> float or (Tensor, Tensor)

请查看 torch.max()

mean(dim=None, keepdim=False) -> float or (Tensor, Tensor)

请查看 torch.mean()

median(dim=None, keepdim=False) -> (Tensor, LongTensor)

请查看 torch.median()

min(dim=None, keepdim=False) -> float or (Tensor, Tensor)

请查看 torch.min()

mm(mat2) → Tensor

请查看 torch.mm()

mode(dim=None, keepdim=False) -> (Tensor, LongTensor)

请查看 torch.mode()

mul(value) → Tensor

请查看 torch.mul()

mul_(value)

mul() 的 in-place 运算形式

multinomial(num_samples, replacement=False, *, generator=None)

请查看 torch.multinomial()

mv(vec) → Tensor

请查看 torch.mv()

narrow(dimension, start, length) → Tensor

返回一个本 tensor 经过缩小后的 tensor. 维度 dim 缩小范围是 start 到 start + length. 原 tensor 与返回的 tensor 共享相同的底层存储.

参数：

dimension (int) – 需要缩小的维度
start (int) – 起始维度
length (int) –

示例：

>>> x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> x.narrow(0, 0, 2)
 1  2  3
 4  5  6
[torch.FloatTensor of size 2x3]
>>> x.narrow(1, 1, 2)
 2  3
 5  6
 8  9
[torch.FloatTensor of size 3x2]

ndimension() → int

dim() 的另一种表示

ne(other) → Tensor

请查看 torch.ne()

ne_(other) → Tensor

ne() 的 in-place 运算形式

neg() → Tensor

请查看 torch.neg()

neg_() → Tensor

neg() 的 in-place 运算形式

nelement() → int

numel() 的另一种表示

new(*args, **kwargs)

构造相同数据类型的新 tensor.

nonzero() → LongTensor

请查看 torch.nonzero()

norm(p=2, dim=None, keepdim=False) → float

请查看 torch.norm()

normal_(mean=0, std=1, *, generator=None)

将 tensor 用均值为 mean 和标准差为std的正态分布填充.

numel() → int

请查看 torch.numel()

numpy() → ndarray

将该 tensor 以 NumPy ndarray 的形式返回. 两者共享相同的底层存储. 原 tensor 的改变会影响到 ndarray, 反之也一样.

orgqr(input2) → Tensor

请查看 torch.orgqr()

ormqr(input2, input3, left=True, transpose=False) → Tensor

请查看 torch.ormqr()

permute(*dims)

排列该 tensor 的尺寸.

参数：*dims (int...) – 按所期望的维数排序

示例：

>>> x = torch.randn(2, 3, 5)
>>> x.size()
torch.Size([2, 3, 5])
>>> x.permute(2, 0, 1).size()
torch.Size([5, 2, 3])

pin_memory()

如果 tensor 尚未固定, 则将 tensor 复制到固定内存.

potrf(upper=True) → Tensor

请查看 torch.potrf()

potri(upper=True) → Tensor

请查看 torch.potri()

potrs(input2, upper=True) → Tensor

请查看 torch.potrs()

pow(exponent)

请查看 torch.pow()

pow_(exponent)

pow() 的 in-place 运算形式

prod(dim=None, keepdim=False) → float

请查看 torch.prod()

pstrf(upper=True, tol=-1) -> (Tensor, IntTensor)

请查看 torch.pstrf()

put_(indices, tensor, accumulate=False) → Tensor

复制 tensor 内的元素到 indices 指定的位置. 为了达到索引的目的, self tensor 被当做一维 (1D) 的 tensor.

如果 accumulate 是 True, tensor 内的元素累加到 self 中. 如果 accumulate 是 False, 在索引包含重复的值时, 行为未定义.

参数：

indices (LongTensor) – self 的索引
tensor (Tensor) – 包含需要复制值的 tensor
accumulate (bool) – 如果是 True, 元素累加到 self

示例：

>>> src = torch.Tensor([[4, 3, 5],
...                     [6, 7, 8]])
>>> src.put_(torch.LongTensor([1, 3]), torch.Tensor([9, 10]))
 4   9   5
 10   7   8
[torch.FloatTensor of size 2x3]

qr() -> (Tensor, Tensor)

请查看 torch.qr()

random_(from=0, to=None, *, generator=None)

将 tensor 用在 [from, to - 1] 上的离散均匀分布进行填充. 如果没有特别说明, 填入的值由本 tensor 的数据类型限定范围. 但是, 对于浮点类型 (floating point types), 如果没有特别说明, 取值范围是0, 2^mantissa, 以确保每个数都是可表示的. 例如, torch.DoubleTensor(1).random_() 将均匀分布在[0, 2^53].

reciprocal() → Tensor

请查看 torch.reciprocal()

reciprocal_() → Tensor

reciprocal() 的 in-place 运算形式

remainder(divisor) → Tensor

请查看 torch.remainder()

remainder_(divisor) → Tensor

remainder() 的 in-place 运算形式

renorm(p, dim, maxnorm) → Tensor

请查看 torch.renorm()

renorm_(p, dim, maxnorm) → Tensor

renorm() 的 in-place 运算形式

repeat(*sizes)

沿着指定的尺寸重复 tensor.

和 expand() 不同, 这个函数复制 tensor 的数据.

参数：*sizes (torch.Size 或 int...) – 沿每个维度重复 tensor 的次数

示例：

>>> x = torch.Tensor([1, 2, 3])
>>> x.repeat(4, 2)
 1  2  3  1  2  3
 1  2  3  1  2  3
 1  2  3  1  2  3
 1  2  3  1  2  3
[torch.FloatTensor of size 4x6]
>>> x.repeat(4, 2, 1).size()
torch.Size([4, 2, 3])

resize_(*sizes)

将 tensor 的大小调整为指定的大小. 如果元素个数比当前的内存大小大, 就将底层存储大小调整为与新元素数目一致的大小. 如果元素个数比当前内存小, 则底层存储不会被改变. 原来tensor中被保存下来的元素将保持不变, 但新内存将不会被初始化.

参数：*sizes (torch.Size 或 int...) – 期望的大小

示例：

>>> x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> x.resize_(2, 2)
>>> x
 1  2
 3  4
[torch.FloatTensor of size 2x2]

resize_as_(tensor)

将本 tensor 的大小调整为参数 tensor 的大小. 等效于:

self.resize_(tensor.size())

round() → Tensor

请查看 torch.round()

round_() → Tensor

round() 的 in-place 运算形式

rsqrt() → Tensor

请查看 torch.rsqrt()

rsqrt_() → Tensor

rsqrt() 的 in-place 运算形式

scatter_(dim, index, src) → Tensor

将 src 中的所有值按照 index 确定的索引顺序写入本 tensor 中. 给定的 dim 声明索引的维度, dim 按照 gather() 中的描述的规则来确定.

注意, 关于 gather, index 的值必须是 0 到 (self.size(dim) -1) 区间, 而且, 属于同一维度的一行的值必须是唯一的.

参数：

dim (int) – 索引的轴向
index (LongTensor) – 散射元素的索引指数
src (Tensor 或 float) – 散射的源元素

示例：

>>> x = torch.rand(2, 5)
>>> x

 0.4319  0.6500  0.4080  0.8760  0.2355
 0.2609  0.4711  0.8486  0.8573  0.1029
[torch.FloatTensor of size 2x5]

>>> torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.LongTensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), x)

 0.4319  0.4711  0.8486  0.8760  0.2355
 0.0000  0.6500  0.0000  0.8573  0.0000
 0.2609  0.0000  0.4080  0.0000  0.1029
[torch.FloatTensor of size 3x5]

>>> z = torch.zeros(2, 4).scatter_(1, torch.LongTensor([[2], [3]]), 1.23)
>>> z

 0.0000  0.0000  1.2300  0.0000
 0.0000  0.0000  0.0000  1.2300
[torch.FloatTensor of size 2x4]

select(dim, index) → Tensor or number

沿着 dim 给定的维度, 按照 index 切片. 如果这个 tensor 是一维的, 返回一个数字. 否则, 返回一个给定维度已经被移除的 tensor.

参数：

dim (int) – 切片的维度
index (int) – 用来选取的索引

注解：

select等效于切片. 例如, tensor.select(0, index) 等效于 tensor[index] 和 tensor.select(2, index) 等效于 tensor[:,:,index].

set_(source=None, storage_offset=0, size=None, stride=None)

设置底层存储, 大小, 和步长. 如果 source 是一个 tensor 对象, 本 tensor 和该 tensor 共享底层存储, 并且大小和步长一样. 在其中一个 tensor 中改变元素, 会音响到另一个 tensor.

如果 source 是一个 Storage, 则将设置底层内存, 偏移量, 大小和步长.

参数：

source (Tensor 或 Storage) – 用到的 tensor 或 storage
storage_offset (int) – storage 的偏移量
size (torch.Size) – 期望的大小. 默认为源 tensor 的大小.
stride (tuple) – 期望的步长. 默认为 C 相邻内存的步长.

share_memory_()

将底层存储移到共享内存.

如果底层存储已经在共享内存和CUDA tensor 中, 则这是无操作. 共享内存中的 tensor 不能调整大小.

short()

将这个 tensor 转换为 short 类型

sigmoid() → Tensor

请查看 torch.sigmoid()

sigmoid_() → Tensor

sigmoid() 的 in-place 运算形式

sign() → Tensor

请查看 torch.sign()

sign_() → Tensor

sign() 的 in-place 运算形式

sin() → Tensor

请查看 torch.sin()

sin_() → Tensor

sin() 的 in-place 运算形式

sinh() → Tensor

请查看 torch.sinh()

sinh_() → Tensor

sinh() 的 in-place 运算形式

size() → torch.Size

返回 tensor 的大小. 返回的值是 tuple 的子类.

示例：

>>> torch.Tensor(3, 4, 5).size()
torch.Size([3, 4, 5])

sort(dim=None, descending=False) -> (Tensor, LongTensor)

请查看 torch.sort()

split(split_size, dim=0)

将 tensor 分解成 tensor 元组.

See torch.split().

sqrt() → Tensor

请查看 torch.sqrt()

sqrt_() → Tensor

sqrt() 的 in-place 运算形式

squeeze(dim=None)

请查看 torch.squeeze()

squeeze_(dim=None)

squeeze() 的 in-place 运算形式

std(dim=None, unbiased=True, keepdim=False) → float

请查看 torch.std()

storage() → torch.Storage

返回底层存储

storage_offset() → int

按照储存元素个数的偏移返回 tensor 在底层存储中的偏移量(不是按照字节计算).

示例：

>>> x = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5])
>>> x.storage_offset()
0
>>> x[3:].storage_offset()
3

classmethod storage_type()

stride(dim) → tuple or int

返回 tesnor 的步长. 步长是指按照 dim 指定的维度, 从一个元素到下一个元素需要跳跃的距离. 当没有指定维度, 会计算所有维度的步长, 并返回一个 tuple. 当给定维度时, 返回这个维度的步长.

参数：dim (int) – 期望的需要计算步长的维度.

示例：

>>> x = torch.Tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
>>> x.stride()
(5, 1)
>>>x.stride(0)
5
>>> x.stride(-1)
1

sub(value, other) → Tensor

从 tensor 中抽取一个标量或张量. 如果 value 和 other 都是给定的, 则在使用之前 other的每一个元素都会被 value 缩放.

如果 other 是一个tensor, other 的形状必须于基础 tensor 的形状是可广播的 ( broadcastable).

sub_(x) → Tensor

sub() 的 in-place 运算形式

sum(dim=None, keepdim=False) → float

请查看 torch.sum()

svd(some=True) -> (Tensor, Tensor, Tensor)

请查看 torch.svd()

symeig(eigenvectors=False, upper=True) -> (Tensor, Tensor)

请查看 torch.symeig()

t() → Tensor

请查看 torch.t()

t_() → Tensor

t() 的 in-place 运算形式

take(indices) → Tensor

请查看 torch.take()

tan()

tan_() → Tensor

tan() 的 in-place 运算形式

tanh() → Tensor

请查看 torch.tanh()

tanh_() → Tensor

tanh() 的 in-place 运算形式

tolist()

返回此 tensor 的嵌套列表表示.

topk(k, dim=None, largest=True, sorted=True) -> (Tensor, LongTensor)

请查看 torch.topk()

trace() → float

请查看 torch.trace()

transpose(dim0, dim1) → Tensor

请查看 torch.transpose()

transpose_(dim0, dim1) → Tensor

transpose() 的 in-place 运算形式

tril(k=0) → Tensor

请查看 torch.tril()

tril_(k=0) → Tensor

tril()

triu(k=0) → Tensor

请查看 torch.triu()

triu_(k=0) → Tensor

triu() 的 in-place 运算形式

trtrs(A, upper=True, transpose=False, unitriangular=False) -> (Tensor, Tensor)

请查看 torch.trtrs()

trunc() → Tensor

请查看 torch.trunc()

trunc_() → Tensor

trunc() 的 in-place 运算形式

type(new_type=None, async=False)

如果没有指定 new_type 则返回该类型 , 否则将此对象转换为指定类型 .

如果已经是正确的类型 , 则不执行复制并直接返回原对象 .

参数：

new_type (type 或 string) – 期望的类型
async (bool) – 如果为 True , 并且源在锁定内存中而目标在GPU中 , 则副本将与主机异步执行 , 反之亦然 . 否则此参数不起效果 .

type_as(tensor)

将此张量转换为给定 tensor 的类型.

如果 tensor 已经是正确的类型, 这是一个无用的操作. 这相当于:

self.type(tensor.type())

Params: tensor (Tensor): tensor 具有所需的类型

unfold(dim, size, step) → Tensor

返回一个在 dim 维度上包含所有 size 大小切片的 tensor.

step 说明两个切片之间的步长.

如果 sizedim 是原tensor在 dim 维度原来的大小, 则返回的 tensor 在 dim 维度的大小是 (sizedim - size) / step + 1

一个额外的切片大小的维度已经添加在返回的 tensor 中.

参数：

dim (int) – 需要展开的维度
size (int) – 每一个分片需要展开的大小
step (int) – 相邻分片之间的步长

示例：

>>> x = torch.arange(1, 8)
>>> x

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
[torch.FloatTensor of size 7]

>>> x.unfold(0, 2, 1)

 1  2
 2  3
 3  4
 4  5
 5  6
 6  7
[torch.FloatTensor of size 6x2]

>>> x.unfold(0, 2, 2)

 1  2
 3  4
 5  6
[torch.FloatTensor of size 3x2]

uniform_(from=0, to=1) → Tensor

将 tensor 用从均匀分布中抽样得到的值填充:

unsqueeze(dim)

请查看 torch.unsqueeze()

unsqueeze_(dim)

unsqueeze() 的 in-place 运算形式

var(dim=None, unbiased=True, keepdim=False) → float

请查看 torch.var()

view(*args) → Tensor

返回一个有相同数据但大小不同的新的 tensor.

返回的 tensor 与原 tensor 共享相同的数据, 一定有相同数目的元素, 但大小不同. 一个 tensor 必须是连续的 ( contiguous() ) 才能被查看.

参数：args (torch.Size 或 int...) – 期望的大小

示例：

>>> x = torch.randn(4, 4)
>>> x.size()
torch.Size([4, 4])
>>> y = x.view(16)
>>> y.size()
torch.Size([16])
>>> z = x.view(-1, 8)  # the size -1 is inferred from other dimensions
>>> z.size()
torch.Size([2, 8])

view_as(tensor)

将该 tensor 作为指定的 tensor 返回查看.

这相当于:

self.view(tensor.size())

zero_()

用0填充该 tensor.

class torch.ByteTensor

下面这些函数方法只存在于 torch.ByteTensor.

all() → bool

如果 tensor 里的所有元素都是非零的, 则返回 True, 否在返回 False.

any() → bool

如果 tensor 里的存在元素是非零的, 则返回 True, 否在返回 False.

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torch.Tensor

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