Pytorch之日常整理

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1、tensor.view()的作用

torch.Tensor.view会返回具有相同数据但大小不同的新张量。 返回的张量必须有与原张量相同的数据和相同数量的元素，但可以有不同的大小。一个张量必须是连续contiguous()的才能被查看。类似于Numpy的np.reshape()。

2、torch.manual_seed()
torch.manual_seed(args.seed) #为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的
if args.cuda:
torch.cuda.manual_seed(args.seed)#为当前GPU设置随机种子；如果使用多个GPU，应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子。

3、unsqueeze 和 squeeze
squeeze压缩的意思 就是在第几维为1 去掉；
unsqueeze 解缩 在第几维增加 变成*1。

4、pytorch函数之torch.normal()

Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given.

这个是官网给出的解释，大意是返回一个张量，张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的。

5、Variable