第2章预备知识

2.1 数据操作

2.1.1 入门

导入的是torch而不是pytorch

import torch

一个数叫标量
一个轴叫向量
两个轴叫矩阵

arange

# 生成行向量
x = torch.arange(12)
x

tensor([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

shape

x.shape  #访问张量的形状

torch.Size([12])

numel()

#访问张量中元素的个数
x.numel()

reshape()

x = x.reshape(3,4)
x

tensor([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]])

torch.zeros()

torch.zeros((2,3,4))  #2*3*4维度

tensor([[[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.]],[[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0.]]])

torch.ones()

torch.ones((2,3,4))

tensor([[[1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1.]],[[1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1.]]])

torch.randn()

生成元素服从均值为0，标准差为1的正态分布

torch.randn(3,4)

tensor([[ 0.7507,  0.6205, -1.2569,  0.6519],[-2.0297,  0.7286, -0.0741, -0.7660],[-1.5470, -1.2288, -0.3673,  0.3899]])

torch.tensor()

numpy转换为Tensor

torch.tensor([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]])

tensor([[2, 1, 4, 3],[1, 2, 3, 4],[4, 3, 2, 1]])

2.1.2 运算符

x = torch.tensor([1,2,4,8])
y = torch.tensor([2,2,2,2])
x+y, x-y, x*y, x/y, x**y

(tensor([ 3,  4,  6, 10]),tensor([-1,  0,  2,  6]),tensor([ 2,  4,  8, 16]),tensor([0.5000, 1.0000, 2.0000, 4.0000]),tensor([ 1,  4, 16, 64]))

x = torch.tensor([1.0,2,4,8])
y = torch.tensor([2,2,2,2])
x+y, x-y, x*y, x/y, x**y

(tensor([ 3.,  4.,  6., 10.]),tensor([-1.,  0.,  2.,  6.]),tensor([ 2.,  4.,  8., 16.]),tensor([0.5000, 1.0000, 2.0000, 4.0000]),tensor([ 1.,  4., 16., 64.]))

torch.exp()

torch.exp(x)

tensor([2.7183e+00, 7.3891e+00, 5.4598e+01, 2.9810e+03])

torch.cat()

X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))
Y = torch.tensor([[2.0,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]])
torch.cat((X,Y), dim=0), torch.cat((X,Y), dim=1)  #dim=1按列

(tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  5.,  6.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.],[ 2.,  1.,  4.,  3.],[ 1.,  2.,  3.,  4.],[ 4.,  3.,  2.,  1.]]),tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  2.,  1.,  4.,  3.],[ 4.,  5.,  6.,  7.,  1.,  2.,  3.,  4.],[ 8.,  9., 10., 11.,  4.,  3.,  2.,  1.]]))

X == Y

tensor([[False,  True, False,  True],[False, False, False, False],[False, False, False, False]])

X.sum()

X.sum()

tensor(66.)

a = torch.arange(3).reshape((3,1))
b = torch.arange(2).reshape((1,2))
a,b

(tensor([[0],[1],[2]]),tensor([[0, 1]]))

2.1.3 广播机制

#a为列向量，b为行向量
a+b  #广播机制

tensor([[0, 1],[1, 2],[2, 3]])

2.1.4 索引和切片

print(X)
print(X[-1])  #访问最后一行
print(X[1:3]) #访问索引为1,2的行

tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  5.,  6.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.]])
tensor([ 8.,  9., 10., 11.])
tensor([[ 4.,  5.,  6.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.]])

X[1,2] = 9  # 赋值
X

tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  5.,  9.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.]])

X[0:2, :] = 12
X

tensor([[12., 12., 12., 12.],[12., 12., 12., 12.],[ 8.,  9., 10., 11.]])

2.1.5 节省内存

before = id(Y)
Y = Y+X
id(Y) == before  #运行一些操作可能导致为新结果分配内存

False

zeros_like(Y)即形状与Y一致的全零矩阵

Z = torch.zeros_like(Y)
print(id(Z))
Z[:] = X+Y   #原地操作
print(id(Z))

2435091263384
2435091263384

before = id(X)
X += Y #不同于赋值
id(X) == before

True

得出结论：X[:]=X+Y或X+=Y可以减少操作的内存开销

2.1.6 array和Tensor类型相互转换

A = X.numpy()
B = torch.tensor(A)
type(A), type(B)

(numpy.ndarray, torch.Tensor)

2.2 数据预处理

2.2.1. 读取数据集

先生成一个数据集：其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。

import osos.makedirs(os.path.join('.','data'), exist_ok=True)
data_file = os.path.join('.', 'data', 'house_tiny.csv')
with open(data_file, 'w') as f:f.write('NumRooms,Alley,Price\n')  # 列名f.write('NA,Pave,127500\n')  # 每行表示一个数据样本f.write('2,NA,106000\n')f.write('4,NA,178100\n')f.write('NA,NA,140000\n')

再读取数据集

# 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas
# !pip install pandas
import pandas as pddata = pd.read_csv(data_file)
print(data)

   NumRooms Alley   Price
0       NaN  Pave  127500
1       2.0   NaN  106000
2       4.0   NaN  178100
3       NaN   NaN  140000

2.2.2. 处理缺失值

#划分输入输出
inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]#对输出进行预处理
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)

   NumRooms Alley
0       3.0  Pave
1       2.0   NaN
2       4.0   NaN
3       3.0   NaN

对于inputs中的类别值或离散值，我们将“NaN”视为一个类别。

inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)

   NumRooms  Alley_Pave  Alley_nan
0       3.0           1          0
1       2.0           0          1
2       4.0           0          1
3       3.0           0          1

可见输入为3*4矩阵

上面数据都是array类型，用pandas和numpy处理；下面转换成Tensor

2.2.3. 转换为张量格式

X：34
y：41

import torchX, y = torch.tensor(inputs.values), torch.tensor(outputs.values)
X, y

(tensor([[3., 1., 0.],[2., 0., 1.],[4., 0., 1.],[3., 0., 1.]], dtype=torch.float64),tensor([127500, 106000, 178100, 140000]))

2.3 线性代数

2.3.1 标量

标量由只有一个元素的张量表示

import torchx = torch.tensor(3.0)
y = torch.tensor(2.0)x + y, x * y, x / y, x**y

(tensor(5.), tensor(6.), tensor(1.5000), tensor(9.))

2.3.2 向量

向量可以视为由标量值组成的列表

x = torch.arange(4)
x

tensor([0, 1, 2, 3])

大量文献认为列向量是向量的默认方向，这里也是默认此

x[3]

tensor(3)

2.3.2.1. 长度、维度和形状

向量只是一个数组，数组有长度，没向量也如此

len(x)

当用张量表示一个向量（只有一个轴）时，我们也可以通过.shape属性访问向量的长度。

x.shape

torch.Size([4])

2.3.3 矩阵

A = torch.arange(20).reshape(5, 4)
A

tensor([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19]])

转置

A.T

tensor([[ 0,  4,  8, 12, 16],[ 1,  5,  9, 13, 17],[ 2,  6, 10, 14, 18],[ 3,  7, 11, 15, 19]])

对称矩阵

B = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 0, 4], [3, 4, 5]])
B

tensor([[1, 2, 3],[2, 0, 4],[3, 4, 5]])

B == B.T

tensor([[True, True, True],[True, True, True],[True, True, True]])

2.3.4 张量

向量是标量的推广，矩阵是向量的推广
向量是一阶张量，矩阵是二阶张量

X = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)
X

tensor([[[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23]]])

2.3.5 张量算法的基本性质

A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5, 4)
B = A.clone()  # 通过分配新内存，将A的一个副本分配给B
A, A + B

(tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  5.,  6.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.],[12., 13., 14., 15.],[16., 17., 18., 19.]]),tensor([[ 0.,  2.,  4.,  6.],[ 8., 10., 12., 14.],[16., 18., 20., 22.],[24., 26., 28., 30.],[32., 34., 36., 38.]]))

A * B #点乘  对应元素相乘

tensor([[  0.,   1.,   4.,   9.],[ 16.,  25.,  36.,  49.],[ 64.,  81., 100., 121.],[144., 169., 196., 225.],[256., 289., 324., 361.]])

a = 2
X = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)
a + X, (a * X).shape

(tensor([[[ 2,  3,  4,  5],[ 6,  7,  8,  9],[10, 11, 12, 13]],[[14, 15, 16, 17],[18, 19, 20, 21],[22, 23, 24, 25]]]),torch.Size([2, 3, 4]))

2.3.6. 降维

一阶张量求和

x = torch.arange(4, dtype=torch.float32)
x, x.sum()

(tensor([0., 1., 2., 3.]), tensor(6.))

二阶张量求和

tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  5.,  6.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.],[12., 13., 14., 15.],[16., 17., 18., 19.]])

A.shape, A.sum()

(torch.Size([5, 4]), tensor(190.))

对每一列求和

A_sum_axis0 = A.sum(axis=0)
A_sum_axis0, A_sum_axis0.shape

(tensor([40., 45., 50., 55.]), torch.Size([4]))

对每一行求和

A_sum_axis1 = A.sum(axis=1)
A_sum_axis1, A_sum_axis1.shape

(tensor([ 6., 22., 38., 54., 70.]), torch.Size([5]))

对整个矩阵元素求和

A.sum(axis=[0, 1])  # SameasA.sum()

tensor(190.)

A.mean()

整个矩阵求均值

A.mean(), A.sum() / A.numel()

(tensor(9.5000), tensor(9.5000))

对每一列求均值

A.mean(axis=0), A.sum(axis=0) / A.shape[0]

(tensor([ 8.,  9., 10., 11.]), tensor([ 8.,  9., 10., 11.]))

2.3.6.1. 非降维求和

指定参数keepdims=True

sum_A = A.sum(axis=1, keepdims=True)
sum_A

tensor([[ 6.],[22.],[38.],[54.],[70.]])

由于sum_A在对每行进行求和后仍保持两个轴，我们可以通过广播将A除以sum_A。

A / sum_A

tensor([[0.0000, 0.1667, 0.3333, 0.5000],[0.1818, 0.2273, 0.2727, 0.3182],[0.2105, 0.2368, 0.2632, 0.2895],[0.2222, 0.2407, 0.2593, 0.2778],[0.2286, 0.2429, 0.2571, 0.2714]])

如果我们想沿某个轴计算A元素的累积总和，比如axis=0（按行计算），我们可以调用cumsum函数。此函数不会沿任何轴降低输入张量的维度。

A.cumsum(axis=0)

tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  6.,  8., 10.],[12., 15., 18., 21.],[24., 28., 32., 36.],[40., 45., 50., 55.]])

可以看出：第二行+=第一行

2.3.7. 点积（Dot Product）

对应点相乘再求和

y = torch.ones(4, dtype = torch.float32)
x, y, torch.dot(x, y)

(tensor([0., 1., 2., 3.]), tensor([1., 1., 1., 1.]), tensor(6.))

2.3.8. 矩阵-向量积

A.shape, x.shape, torch.mv(A, x)

(torch.Size([5, 4]), torch.Size([4]), tensor([ 14.,  38.,  62.,  86., 110.]))

(5,4)(4,1)==(5,1)

2.3.9. 矩阵-矩阵乘法

B = torch.ones(4, 3)
torch.mm(A, B)

tensor([[ 6.,  6.,  6.],[22., 22., 22.],[38., 38., 38.],[54., 54., 54.],[70., 70., 70.]])

(5,4)(4,3)==(5,3)

2.3.10. 范数

L2 范数是向量元素平方和的平方根

# 计算向量的L2范数
u = torch.tensor([3.0, -4.0])
torch.norm(u)

tensor(5.)

L1 范数，它表示为向量元素的绝对值之和：

torch.abs(u).sum()

tensor(7.)

矩阵的L2范数称为F范数

torch.norm(torch.ones((4, 9)))

tensor(6.)

2.3.10.1. 范数和目标

在深度学习中，我们经常试图解决优化问题：最大化分配给观测数据的概率; 最小化预测和真实观测之间的距离。
范数用来防止过拟合

2.4. 微积分

2.4.1. 导数和微分

%matplotlib inline
import numpy as np
from IPython import display
from d2l import torch as d2ldef f(x):return 3 * x ** 2 - 4 * x

def numerical_lim(f, x, h):return (f(x + h) - f(x)) / hh = 0.1
for i in range(5):print(f'h={h:.5f}, numerical limit={numerical_lim(f, 1, h):.5f}')h *= 0.1

h=0.10000, numerical limit=2.30000
h=0.01000, numerical limit=2.03000
h=0.00100, numerical limit=2.00300
h=0.00010, numerical limit=2.00030
h=0.00001, numerical limit=2.00003

为了对导数的这种解释进行可视化，我们将使用matplotlib，这是一个Python中流行的绘图库。要配置matplotlib生成图形的属性，我们需要定义几个函数。在下面，use_svg_display函数指定matplotlib软件包输出svg图表以获得更清晰的图像。

注意，注释#@save是一个特殊的标记，会将对应的函数、类或语句保存在d2l包中

def use_svg_display():  #@save"""使用svg格式在Jupyter中显示绘图"""display.set_matplotlib_formats('svg')

我们定义set_figsize函数来设置图表大小。注意，这里我们直接使用d2l.plt，因为导入语句 from matplotlib import pyplot as plt已标记为保存到d2l包中。

def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):  #@save"""设置matplotlib的图表大小"""use_svg_display()d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize

下面的set_axes函数用于设置由matplotlib生成图表的轴的属性。

#@save
def set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend):"""设置matplotlib的轴"""axes.set_xlabel(xlabel)axes.set_ylabel(ylabel)axes.set_xscale(xscale)axes.set_yscale(yscale)axes.set_xlim(xlim)axes.set_ylim(ylim)if legend:axes.legend(legend)axes.grid()

通过这三个用于图形配置的函数，我们定义了plot函数来简洁地绘制多条曲线，因为我们需要在整个书中可视化许多曲线。

#@save
def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), figsize=(3.5, 2.5), axes=None):"""绘制数据点"""if legend is None:legend = []set_figsize(figsize)axes = axes if axes else d2l.plt.gca()# 如果X有一个轴，输出Truedef has_one_axis(X):return (hasattr(X, "ndim") and X.ndim == 1 or isinstance(X, list)and not hasattr(X[0], "__len__"))if has_one_axis(X):X = [X]if Y is None:X, Y = [[]] * len(X), Xelif has_one_axis(Y):Y = [Y]if len(X) != len(Y):X = X * len(Y)axes.cla()for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts):if len(x):axes.plot(x, y, fmt)else:axes.plot(y, fmt)set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)

现在我们可以绘制函数 u=f(x) 及其在 x=1 处的切线 y=2x−3 ，其中系数 2 是切线的斜率。

x = np.arange(0, 3, 0.1)
plot(x, [f(x), 2 * x - 3], 'x', 'f(x)', legend=['f(x)', 'Tangent line (x=1)'])

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bkNd6643-1640697045692)(https://gitee.com/zdbya/picgo_image/raw/master/SSL_img/202112282107422.svg+xml)]

2.4.6. 练习

plot(x, [x**3-1/x, 4*x-4], 'x', 'f(x)', legend=['f(x)', 'Tangent line(x=1)'])

C:\programming_software\anaconda3\envs\learning_pytorch\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide"""Entry point for launching an IPython kernel.

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-dEfxgucA-1640697045694)(https://gitee.com/zdbya/picgo_image/raw/master/SSL_img/202112281245547.svg)]

2.5 自动微分

深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分（automatic differentiation）来加快求导。

实际中，根据我们设计的模型，系统会构建一个计算图（computational graph），来跟踪计算是哪些数据通过哪些操作组合起来产生输出。

自动微分使系统能够随后反向传播梯度。这里，反向传播（backpropagate）意味着跟踪整个计算图，填充关于每个参数的偏导数。

2.5.1 一个简单的例子

import torchx = torch.arange(4.0)
x

tensor([0., 1., 2., 3.])

梯度存储在gird里面

x.requires_grad_(True)  # 等价于x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)
x.grad  # 默认值是None

y=2x^2

y = 2 * torch.dot(x, x)
y

tensor(28., grad_fn=<MulBackward0>)

反向传播

y.backward()
x.grad

tensor([ 0.,  4.,  8., 12.])

x.grad == 4 * x

tensor([True, True, True, True])

现在让我们计算x的另一个函数。

# 在默认情况下，PyTorch会累积梯度，我们需要清除之前的值
x.grad.zero_()   #梯度清零
y = x.sum()
print(x)
print(y)y.backward()
x.grad

tensor([0., 1., 2., 3.], requires_grad=True)
tensor(6., grad_fn=<SumBackward0>)tensor([1., 1., 1., 1.])

2.5.2 非标量变量的方向传播

注意：深度学习一般是对变量求导，因为loss是标量

# 对非标量调用backward需要传入一个gradient参数，该参数指定微分函数关于self的梯度。
# 在我们的例子中，我们只想求偏导数的和，所以传递一个1的梯度是合适的
x.grad.zero_()
y = x * x
# 等价于y.backward(torch.ones(len(x)))
y.sum().backward()
x.grad

tensor([0., 2., 4., 6.])

2.5.3 分离计算

有时，我们希望将某些计算移动到记录的计算图之外。例如，假设y是作为x的函数计算的，而z则是作为y和x的函数计算的。想象一下，我们想计算z关于x的梯度，但由于某种原因，我们希望将y视为一个常数，并且只考虑到x在y被计算后发挥的作用。

x.grad.zero_()
y = x * x
u = y.detach()   #把u变成一个常数，与x无关的常数
z = u * xz.sum().backward()
x.grad == u

tensor([True, True, True, True])

由于记录了y的计算结果，我们可以随后在y上调用反向传播，得到y=xx关于的x的导数，即2x。

x.grad.zero_()
y.sum().backward()
x.grad == 2 * x

tensor([True, True, True, True])

2.5.4. Python控制流的梯度计算

使用自动微分的一个好处是：即使构建函数的计算图需要通过Python控制流（例如，条件、循环或任意函数调用），我们仍然可以计算得到的变量的梯度。

def f(a):b = a * 2while b.norm() < 1000:b = b * 2print(b)if b.sum() > 0:c = belse:c = 100 * breturn c

a = torch.randn(size=(), requires_grad=True)
print(a)d = f(a)
print(d)d.backward()

tensor(0.8797, requires_grad=True)
tensor(1801.5797, grad_fn=<MulBackward0>)
tensor(1801.5797, grad_fn=<MulBackward0>)

print(a.grad == d / a)
a.grad

tensor(True)tensor(2048.)

2.5.6. 练习

x.grad.zero_()
y = x**2
y.sum().backward()
x.grad

tensor([0., 2., 4., 6.])

x.grad.zero_()
x = torch.arange(40.,requires_grad=True)
y = 2 * torch.dot(x**2,torch.ones_like(x))
print(y)y.sum().backward()
x.grad

tensor(41080., grad_fn=<MulBackward0>)tensor([  0.,   4.,   8.,  12.,  16.,  20.,  24.,  28.,  32.,  36.,  40.,  44.,48.,  52.,  56.,  60.,  64.,  68.,  72.,  76.,  80.,  84.,  88.,  92.,96., 100., 104., 108., 112., 116., 120., 124., 128., 132., 136., 140.,144., 148., 152., 156.])

2.6. 概率

简单地说，机器学习就是做出预测。

根据病人的临床病史，我们可能想预测他们在下一年心脏病发作的概率

2.6.1. 基本概率论

%matplotlib inline
import torch
from torch.distributions import multinomial
from d2l import torch as d2l

投色子

fair_probs = torch.ones([6]) / 6
multinomial.Multinomial(1, fair_probs).sample()

tensor([0., 1., 0., 0., 0., 0.])

随机投十次

multinomial.Multinomial(10, fair_probs).sample()

tensor([1., 0., 4., 3., 1., 1.])

随机1000次，算每个面的概率

# 将结果存储为32位浮点数以进行除法
counts = multinomial.Multinomial(1000, fair_probs).sample()
counts / 1000  # 相对频率作为估计值

tensor([0.1650, 0.1790, 0.1750, 0.1670, 0.1490, 0.1650])

我们进行500组实验，每组抽取10个样本。

counts = multinomial.Multinomial(10, fair_probs).sample((500,))
cum_counts = counts.cumsum(dim=0)
estimates = cum_counts / cum_counts.sum(dim=1, keepdims=True)d2l.set_figsize((6, 4.5))
for i in range(6):d2l.plt.plot(estimates[:, i].numpy(), label=("P(die=" + str(i + 1) + ")"))
d2l.plt.axhline(y=0.167, color='black', linestyle='dashed')
d2l.plt.gca().set_xlabel('Groups of experiments')
d2l.plt.gca().set_ylabel('Estimated probability')
d2l.plt.legend();

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2.7. 查阅文档

2.7.1. 查找模块中的所有函数和类

import torch
print(dir(torch.distributions))

['AbsTransform', 'AffineTransform', 'Bernoulli', 'Beta', 'Binomial', 'CatTransform', 'Categorical', 'Cauchy', 'Chi2', 'ComposeTransform', 'ContinuousBernoulli', 'CorrCholeskyTransform', 'Dirichlet', 'Distribution', 'ExpTransform', 'Exponential', 'ExponentialFamily', 'FisherSnedecor', 'Gamma', 'Geometric', 'Gumbel', 'HalfCauchy', 'HalfNormal', 'Independent', 'IndependentTransform', 'Kumaraswamy', 'LKJCholesky', 'Laplace', 'LogNormal', 'LogisticNormal', 'LowRankMultivariateNormal', 'LowerCholeskyTransform', 'MixtureSameFamily', 'Multinomial', 'MultivariateNormal', 'NegativeBinomial', 'Normal', 'OneHotCategorical', 'OneHotCategoricalStraightThrough', 'Pareto', 'Poisson', 'PowerTransform', 'RelaxedBernoulli', 'RelaxedOneHotCategorical', 'ReshapeTransform', 'SigmoidTransform', 'SoftmaxTransform', 'StackTransform', 'StickBreakingTransform', 'StudentT', 'TanhTransform', 'Transform', 'TransformedDistribution', 'Uniform', 'VonMises', 'Weibull', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', 'bernoulli', 'beta', 'biject_to', 'binomial', 'categorical', 'cauchy', 'chi2', 'constraint_registry', 'constraints', 'continuous_bernoulli', 'dirichlet', 'distribution', 'exp_family', 'exponential', 'fishersnedecor', 'gamma', 'geometric', 'gumbel', 'half_cauchy', 'half_normal', 'identity_transform', 'independent', 'kl', 'kl_divergence', 'kumaraswamy', 'laplace', 'lkj_cholesky', 'log_normal', 'logistic_normal', 'lowrank_multivariate_normal', 'mixture_same_family', 'multinomial', 'multivariate_normal', 'negative_binomial', 'normal', 'one_hot_categorical', 'pareto', 'poisson', 'register_kl', 'relaxed_bernoulli', 'relaxed_categorical', 'studentT', 'transform_to', 'transformed_distribution', 'transforms', 'uniform', 'utils', 'von_mises', 'weibull']

2.7.2. 查找特定函数和类的用法

help(torch.ones)

Help on built-in function ones:ones(...)ones(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> TensorReturns a tensor filled with the scalar value `1`, with the shape definedby the variable argument :attr:`size`.Args:size (int...): a sequence of integers defining the shape of the output tensor.Can be a variable number of arguments or a collection like a list or tuple.Keyword arguments:out (Tensor, optional): the output tensor.dtype (:class:`torch.dtype`, optional): the desired data type of returned tensor.Default: if ``None``, uses a global default (see :func:`torch.set_default_tensor_type`).layout (:class:`torch.layout`, optional): the desired layout of returned Tensor.Default: ``torch.strided``.device (:class:`torch.device`, optional): the desired device of returned tensor.Default: if ``None``, uses the current device for the default tensor type(see :func:`torch.set_default_tensor_type`). :attr:`device` will be the CPUfor CPU tensor types and the current CUDA device for CUDA tensor types.requires_grad (bool, optional): If autograd should record operations on thereturned tensor. Default: ``False``.Example::>>> torch.ones(2, 3)tensor([[ 1.,  1.,  1.],[ 1.,  1.,  1.]])>>> torch.ones(5)tensor([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

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