3D机器学习（4）：pytorch入门3：张量的拼接与拆分、张量的运算、张量的统计

Broadcast 功能=自动插入扩展=unsqueeze+expand=扩张+复制填充

Cat=concat拼接，两个班的人合并成4+5=9人。其中dim负责控制拼接的维度，这里dim=0就只拼接第一个维度：4+5=9

Stack=另一种拼接，会创建一个新的维度，类似于平行的单元。比如：两个班合并，形成了班级的这个维度：班级1和班级2。

Split=拆分，Cat的反义词。
Chunk=拆分

加减乘除：既可以用+-*/，也可以用函数add\sub\mul\div
矩阵相乘：mm（仅用于2维）=matmul（无维数限制）=matrix multiplication（全称）=@（numpy中的矩阵相乘）=行和列相乘再累加得到结果的单个元素。所以（2,3）@（3,8）=（2,8），注意这里矩阵维度乘法的限制。
4维矩阵相乘：仅将最后两个维度做矩阵乘法。但如果前面2维不一致，则使用broadcast机制填充后再相乘。
次方==pow=**=power
sqrt=开方
exp\log指数、对数

取近似，比如输入3.14

Floor=3=向下取整

Ceil=4=向上取整

Round=3=四舍五入

Trunc=3=取整数部分

Frac=0.14=取小数部分

Clamb=裁剪=把元素限制在一个范围，如下图，假设grad既有大于10也有小于10的元素，用clamp（0，10）将大于10的元素全部变为10。

统计：

1、Norm=范数

1-Norm，表示元素绝对值求和

2-Norm，表示元素平方和再开根号

n-norm，表示元素n次方求和再开n次方根

比如Norm（2，dim=2）就是对指定维度，即第三个维度进行范数计算，即第三个维度元素平方和再开根号。

2、mean\max\min\sum\prod=求所有元素的平均、求最大值、最小值、求和、累乘（product），而不管在哪个维度。

3、argmax\argmin=提取某一维度中的最大、最小值，需要利用dim指定维度。

4、keepdim\dim=指定维度

5、top-K = K-thvalue，返回最大的前K个元素。Max只返回1个最大的元素。

比较，既可以用<、>、=、!=、==，也可以用函数gt（great）、eq（equal）
Torch.Where(condition,x,y) ，如果满足条件，则取x中的元素，否则取y中的条件。

Gether=查表的过程gether（输入，查表的地方，）

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