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1. 矩阵与标量
矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。
import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1)
>>> tensor([2, 3])2. 哈达玛积（Mul）
两个相同尺寸的张量相乘，然后对应元素的相乘就是这个哈达玛积。
a = torch.tensor([1,2])
b = torch.tensor([2,3])
print(a*b)
print(torch.mul(a,b))
>>> tensor([2, 6])
>>> tensor([2, 6])这个torch.mul()和*以及torch.dot()是等价的
当然，除法也是类似的：
a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.])
print(a/b)
print(torch.div(a/b))
>>> tensor([0.5000, 0.6667])
>>> tensor([0.5000, 0.6667])我们可以发现的torch.div()其实就是/, 类似的：torch.add就是+,torch.sub()就是-,不过符号的运算更简单常用。
3. 矩阵乘法
在代码中矩阵相乘有三种写法：
- torch.mm()
- torch.matmul()
- @
a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.]).view(1,2)
print(torch.mm(a, b))
print(torch.matmul(a, b))
print(a @ b)输出结果：
tensor([[2., 3.],[4., 6.]])
tensor([[2., 3.],[4., 6.]])
tensor([[2., 3.],[4., 6.]])上面的是对二维矩阵而言的，假如参与运算的是一个多维张量，那么只有torch.matmul()可以使用
torch.mv()等价于torch.mm()，不过不同的是mv适用与矩阵和向量相乘
在多维张量中，参与矩阵运算的其实只有后两个维度，前面的维度其实就像是索引一样，举个例子：
a = torch.rand((1,2,64,32))
b = torch.rand((1,2,32,64))
print(torch.matmul(a, b).shape)
>>> torch.Size([1, 2, 64, 64])4. 幂与开方
a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.])
c1 = a ** b
c2 = torch.pow(a, b)
print(c1,c2)
>>> tensor([1., 8.]) tensor([1., 8.])5. 对数运算
pytorch中log是以e自然数为底数的，然后log2和log10才是以2和10为底数的运算。
import numpy as np
print('对数运算')
a = torch.tensor([2,10,np.e])
print(torch.log(a))
print(torch.log2(a))
print(torch.log10(a))
>>> tensor([0.6931, 2.3026, 1.0000])
>>> tensor([1.0000, 3.3219, 1.4427])
>>> tensor([0.3010, 1.0000, 0.4343]) 6. 近似值运算
- .ceil() 向上取整
- .floor()向下取整
- .trunc()取整数
- .frac()取小数
- .round()四舍五入
a = torch.tensor(1.2345)
print(a.ceil())
>>>tensor(2.)
print(a.floor())
>>> tensor(1.)
print(a.trunc())
>>> tensor(1.)
print(a.frac())
>>> tensor(0.2345)
print(a.round())
>>> tensor(1.)7. 剪裁运算
这个是让一个数，限制在你自己设置的一个范围内[min,max],小于min的话就被设置为min，大于max的话就被设置为max。这个操作在一些对抗生成网络中，好像是WGAN-GP,通过强行限制模型的参数的值。
a = torch.rand(5)
print(a)
print(a.clamp(0.3,0.7))输出为：
tensor([0.5271, 0.6924, 0.9919, 0.0095, 0.0340])
tensor([0.5271, 0.6924, 0.7000, 0.3000, 0.3000])