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这篇CFSDN的博客文章人工智能学习Pytorch进阶操作教程由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
直接按照指定的dim维度进行合并，要求除了所需要合并的维度之外，其他的维度需要是一样的 。
例：此处创建一个和a一样的tensor，按照某一维度进行stack，就会在堆叠的维度前面，生成一个新的维度，用以进行选择，比如新生成了一个2维，就可以通过0,1进行选择。具体是什么意义，取决于实际的问题.
比如两个班成绩单用stack合并，生成的新维度，就可以选择0或1来选择这个新维度，从而达到选择班级的目的.
第一个参数可以是单独的数字a，意思是每一个拆分出来的部分有a个数据；可以是一个类似list的对象b，意思是把数据按照b里面的方式拆分，拆分成len(b)个tensor.
传入的第一个参数就是拆成几个chunk，然后把原来的维度除以这个数量即可.
比如下面的例子，原来维度是[2,32,8]，chunk参数传入2，就需要拆成2个，则2/2=1，最终每一个的维度变为[1,32,8].
。
和numpy中的一致。也可以使用torch.add等方法.
注意，*就是元素与元素相乘，而矩阵相乘可以用以下两种：torch.matmul，@ 。
如果是高维矩阵相乘，计算的其实就是最后的两个维度的矩阵乘法.
和numpy中一致，可以使用**来计算任意次方。此外.pow()也可以计算.
指数和对数计算也基本一致，log默认是以e为底的.
通常用于当出现梯度过大等情况时，对梯度进行裁剪。通过输入最大最小值，目标中超出最大值的按最大值来；低于最小值的按最小值来.
。
注意一点：求哪个维度的范数，哪个维度就会被消掉.
在很多方法中，都可以对dim进行设置。如果不设置，就是把所有数据展开后，求全局的.
注意这里的dim，a的形状是[4,10]，求最大值时，如果设置dim=1，也就是列，个人理解，意思是结果的维度需要是列，那么就是把整行的数值进行计算找最大值，最后返回一个列作为结果.
topk参数：k(前k个最大值)，dim（以dim的维度返回结果） 。
这个方法默认的是返回的最大值，同时会返回它们的索引.
kthvalue参数：k(第k小的值)，dim 。
和Numpy中的一致。如果使用torch.eq方法，返回每个对应位置的结果；如果使用torch.equal方法，返回的是整体对比的结果.
索引行数小于等于表的行数。也就是说，既然要用索引来去找表中的内容，就不能超过表的索引长度。索引在传入gather方法中的时候，必须要转换成Long的类型.
举例如下:
返回值的形状一定是索引的形状，因为就是按照索引去取的值。返回值的内容就来自于输入的input，根据索引获得的对应的值.
以上就是人工智能学习Pytorch进阶操作教程的详细内容，更多关于PyTorch进阶的资料请关注我其它相关文章！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/Swayzzu/article/details/121084391 。
最后此篇关于人工智能学习Pytorch进阶操作教程的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于人工智能学习Pytorch进阶操作教程的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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