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本篇文章給大家分享的是有關pytorch中有哪些常用的線性函數，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
Pytorch的線性函數主要封裝了Blas和Lapack，其用法和接口都與之類似。
常用的線性函數如下：
| 函數 | 功能 |
| trace | 對角線元素之和（矩陣的跡） |
| diag | 對角線元素 |
| triu/tril | 矩陣的上三角/下三角，可指定偏移量 |
| mm/bmm | 矩陣乘法，batch的矩陣乘法 |
| t | 轉置 |
| dot/cross | 內積/外積 |
| inverse | 求逆矩陣 |
| svd | 奇異值分解 |
注意：矩陣的轉置會使存儲空間不連續，需調用它的.contiguous方法轉為連續。
例如：
import torch as t b=a.t() b.is_contiguous() 輸出：False b=b.contiguous() b.is_contiguous() 輸出：True
以上就是pytorch中有哪些常用的線性函數，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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