pytorch 十大核心操作（pytorch基本操作）

PyTorch的十大核心操作涵盖了张量创建、数据转换、操作变换等多个方面。以下是结合参考文章信息整理出的PyTorch十大核心操作的概述：

1张量创建：

从Python列表或NumPy数组创建张量。

使用特定值创建张量，如全零、全一、指定范围、均匀分布、正态分布等。

使用特定形状的张量，如未初始化的张量、与现有张量相同形状的张量。

2 数据格式转换：

将不同格式的数据（如PIL图像、NumPy数组）转换为PyTorch张量，以便能够被深度学习模型处理。

使用torchvision.transforms模块中的函数，如transforms.ToTensor()，实现图像到张量的转换。

3 数据标准化：

将输入数据的值缩放到某个特定的范围，如使用transforms.Normalize()进行图像数据的标准化。

4 数据增强：

在训练数据集上应用一系列变换，以生成更多、更多样化的训练样本，提高模型的泛化能力。

常见的变换包括随机裁剪、随机水平翻转等，如使用transforms.RandomCrop()和transforms.RandomHorizontalFlip()。

5输入大小调整：

深度学习模型通常对输入的大小有一定的要求，使用转换函数如transforms.Resize()调整输入数据的大小。

6 张量变换：

使用view(), t(), permute(), unsqueeze(), squeeze(), transpose()等方法改变张量的形状和维度。

7 张量连接与分割：

使用cat(), stack(), chunk()等方法连接或分割张量。

8张量翻转与旋转：

使用flip()等方法对张量进行翻转操作。

9激活函数：

如ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，通过relu()方法实现。

10 其他重要操作：

dropout()：在训练过程中随机丢弃部分神经元的输出，防止过拟合。

interpolate()：对张量进行上采样或下采样。

masked_select()：根据掩码选择张量中的元素。

softmax()：将张量的元素值转换为概率分布。

请注意，以上十大核心操作并非严格排名，而是根据PyTorch的常用性和重要性进行归纳。在实际应用中，可能还需要根据具体任务和模型的需求，进一步学习和使用PyTorch的其他高级功能和操作。