---

---

1.torch.atleast_1d()

torch.atleast_1d() 是 PyTorch 框架中的一个函数，用于确保输入张量至少具有一维的维度。

import torchx = torch.tensor(5)  # 标量张量，零维
y = torch.tensor([1, 2, 3])  # 一维张量
z = torch.tensor([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])  # 二维张量x = torch.atleast_1d(x)
y = torch.atleast_1d(y)
z = torch.atleast_1d(z)print(x)  # 输出: tensor([5])
print(y)  # 输出: tensor([1, 2, 3])
print(z)  # 输出: tensor([[4, 5, 6],#         [7, 8, 9]])

2.torch.atleast_2d()

torch.atleast_2d()是PyTorch框架中的一个函数，用于确保输入张量至少具有两个维度。
该函数的作用是将输入张量转换为至少具有两个维度的形状。如果输入张量已经是两个或更多维度，则不做任何修改；如果输入张量是一维的，则会将其转换为二维张量，其中一个维度的大小为1。

import torchx = torch.tensor([1, 2, 3])  # 一维张量
y = torch.tensor([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])  # 二维张量x = torch.atleast_2d(x)
y = torch.atleast_2d(y)print(x)  # 输出: tensor([[1, 2, 3]])
print(y)  # 输出: tensor([[4, 5, 6],#         [7, 8, 9]])

3.torch.bincount()

当我们使用 torch.bincount() 函数时，它可以帮助我们计算给定整数张量中每个值出现的频率。

torch.bincount(input, weights=None, minlength=0)
"""
参数说明：
input：输入的一维整数张量。
weights：可选参数，具有相同长度的张量，用于指定每个值的权重。
minlength：可选参数，返回张量的最小长度。如果指定，则返回的张量长度为 max(input) + 1 和 minlength 中的较大者。
"""

import torchx = torch.tensor([0, 1, 1, 3, 2, 1, 4, 3, 2, 2, 0])
counts = torch.bincount(x)print(counts)  # 输出: tensor([2, 3, 3, 2, 1])

import torchx = torch.tensor([0, 1, 1, 3, 2, 1, 4, 3, 2, 2, 0])
weights = torch.tensor([0.1, 0.5, 0.2, 0.3, 0.4, 1.0, 0.2, 0.5, 0.1, 0.3, 0.2])
counts = torch.bincount(x, weights=weights)print(counts)  # 输出: tensor([0.3, 0.8, 1.1, 1.1, 0.2])

4.torch.block_diag()

block_diag 是一个数学工具函数，用于构建块对角矩阵（block diagonal matrix）。块对角矩阵是一个由多个方阵组成的大矩阵，其中每个方阵作为对角线的一个块。

import torchA = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
C = torch.tensor([[9, 10], [11, 12]])# 构建块对角矩阵
result = torch.cat((torch.cat((A, torch.zeros_like(B)), dim=1),torch.cat((torch.zeros_like(A), B), dim=1)), dim=0)result = torch.cat((result, torch.cat((torch.zeros_like(result), C), dim=1)), dim=0)print(result)

tensor([[ 1,  2,  0,  0,  0,  0],[ 3,  4,  0,  0,  0,  0],[ 0,  0,  5,  6,  0,  0],[ 0,  0,  7,  8,  0,  0],[ 0,  0,  0,  0,  9, 10],[ 0,  0,  0,  0, 11, 12]])Process finished with exit code 0

5.torch.broadcast_tensors()

torch.broadcast_tensors(*tensors)
"""
参数：
*tensors：要广播的输入张量，可以传入多个张量。
这些张量可以具有不同的形状，但需要满足广播规则。
返回值：
broadcasted_tensors：广播后的张量组成的新列表，其中每个张量都具有相同的形状。
"""

import torch# 示例1
x = torch.tensor([1, 2, 3])       # 形状为 (3,)
y = torch.tensor([[4], [5], [6]]) # 形状为 (3, 1)broadcasted_x, broadcasted_y = torch.broadcast_tensors(x, y)print(broadcasted_x)
print(broadcasted_y)

tensor([[1, 2, 3],[1, 2, 3],[1, 2, 3]])
tensor([[4, 4, 4],[5, 5, 5],[6, 6, 6]])

6.torch.broadcast_shapes()

torch.broadcast_shapes() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算广播操作中的形状。广播是一种在不同形状的张量之间进行元素级操作的机制。在进行广播操作时，PyTorch会自动调整张量的形状，使其具有相容的尺寸以进行元素级操作。

import torchshape1 = (2, 1, 4)
shape2 = (2, 3, 1)
shape3_adjusted = (1, 3, 1)result_shape = torch.broadcast_shapes(shape1, shape2, shape3_adjusted)
print(result_shape)

torch.Size([2, 3, 4])

7.torch.bucketize()

在 PyTorch 中，torch.bucketize() 函数用于将输入张量中的元素根据给定的边界值（boundaries）划分到不同的桶（buckets）中。

import torchinput_tensor = torch.tensor([1.2, 2.5, 3.7, 4.1, 5.8])
boundaries = torch.tensor([2.0, 4.0])output_tensor = torch.bucketize(input_tensor, boundaries)print(output_tensor)

tensor([0, 1, 1, 2, 2])
"""
输出张量 output_tensor 包含了与输入张量相同数量的元素，
每个元素表示对应输入元素所属的桶的索引。
在这个例子中，边界值为 [2.0, 4.0]，因此小于 2.0 的元素被划分到桶 0，
大于等于 2.0 且小于 4.0 的元素被划分到桶 1，大于等于 4.0 的元素被划分到桶 2。
"""

8.torch.cartesian_prod()

在 PyTorch 中，torch.cartesian_prod() 函数用于计算给定张量序列的笛卡尔积。

import torchtensors = [torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([3, 4, 5]), torch.tensor([6])]result = torch.cartesian_prod(*tensors)print(result)

tensor([[1, 3, 6],[1, 4, 6],[1, 5, 6],[2, 3, 6],[2, 4, 6],[2, 5, 6]])

9.torch.cdist()

torch.cdist() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算两个张量之间的距离。

torch.cdist(x1, x2, p=2, compute_mode='use_mm_for_euclid_dist')
"""
x1：第一个输入张量，形状为 (n1, d)。
x2：第二个输入张量，形状为 (n2, d)。
p：距离度量的参数，默认为 2，表示欧氏距离。可以选择其他值，如 1 表示曼哈顿距离。
compute_mode：计算模式，默认为 'use_mm_for_euclid_dist'，表示对欧氏距离使用矩阵乘法进行计算。可以选择 'donot_use_mm_for_euclid_dist'，表示不使用矩阵乘法进行欧氏距离的计算。
"""

import torchx1 = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]])
x2 = torch.tensor([[7., 8.], [9., 10.]])distances = torch.cdist(x1, x2)print(distances)

10.torch.clone()

torch.clone() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个张量的副本（深拷贝）。

torch.clone(input, memory_format=None)
"""
input：要克隆的输入张量。
memory_format：（可选）指定内存布局格式的选项。默认为 None，表示保持与输入张量相同的内存布局。可以选择 'contiguous'，表示返回一个连续内存布局的张量。
"""

深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）是在计算机科学中用来描述对象复制的两个概念，它们有着不同的特点和应用场景。

深拷贝是指创建一个新对象，将被复制对象的所有内容逐个复制到新对象中，包括对象的所有属性和嵌套对象。新对象与原对象是完全独立的，对新对象的修改不会影响到原对象。深拷贝是一种完全的复制，它创建了一个原始对象的完全独立副本。

浅拷贝是指创建一个新对象，新对象与原对象共享一部分数据，包括对象的引用和一些属性。浅拷贝并不复制嵌套对象本身，而是复制嵌套对象的引用。因此，对浅拷贝对象的修改可能会影响到原对象或其他共享该数据的对象。浅拷贝创建了一个新对象，但它与原对象之间存在一定的关联。

import copy# 原始对象
original_list = [1, 2, [3, 4]]# 深拷贝
deep_copy_list = copy.deepcopy(original_list)# 浅拷贝
shallow_copy_list = copy.copy(original_list)# 修改嵌套对象
original_list[2][0] = 5print(original_list)       # 输出: [1, 2, [5, 4]]
print(deep_copy_list)      # 输出: [1, 2, [3, 4]]
print(shallow_copy_list)   # 输出: [1, 2, [5, 4]]

11.torch.cummax()

torch.cummax() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算沿指定维度的累积最大值。

torch.cummax(input, dim, out=None)
"""
torch.cummax(input, dim, out=None)
input：输入张量。
dim：指定进行累积最大值计算的维度。
out：（可选）输出张量，用于存储结果。
"""

import torch
x = torch.tensor([[1, 3, 2],[4, 2, 5]])
cumulative_max, _ = torch.cummax(x, dim=1)
cumulative_ma ,__= torch.cummax(x, dim=0)
print(cumulative_max)
print(cumulative_ma)

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

12.torch.cummin()

torch.cummin() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算沿指定维度的累积最小值。

torch.cummin(input, dim, out=None)
"""
input：输入张量。
dim：指定进行累积最小值计算的维度。
out：（可选）输出张量，用于存储结果。
"""

import torchx = torch.tensor([[3, 2, 4], [1, 5, 2]])cumulative_min = torch.cummin(x, dim=0)print(cumulative_min)

torch.return_types.cummin(
values=tensor([[3, 2, 4],[1, 2, 2]]),
indices=tensor([[0, 0, 0],[1, 0, 1]]))

13.torch.cumprod()

torch.cumprod() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算沿指定维度的累积乘积。

torch.cumprod(input, dim, dtype=None)
"""
input：输入张量。
dim：指定进行累积乘积计算的维度。
dtype：（可选）输出张量的数据类型。
"""

import torchx = torch.tensor([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])cumulative_prod = torch.cumprod(x, dim=1)print(cumulative_prod)

tensor([[  2,   6,  24],[  5,  30, 210]])

14.torch.cumsum()

torch.cumsum() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算沿指定维度的累积求和。

torch.cumsum(input, dim, dtype=None)
"""
input：输入张量。
dim：指定进行累积求和计算的维度。
dtype：（可选）输出张量的数据类型。
"""

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])cumulative_sum = torch.cumsum(x, dim=1)print(cumulative_sum)

tensor([[ 1,  3,  6],[ 4,  9, 15]])

15.torch.diag()

torch.diag() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定对角线元素填充的张量，或者从一个二维张量中提取对角线元素。

torch.diag(input, diagonal=0, out=None)
"""
input：输入张量。
diagonal：（可选）指定对角线的偏移量，默认为 0，表示主对角线。正值表示上方的对角线，负值表示下方的对角线。
out：（可选）输出张量，用于存储结果。
"""

import torch# 创建一个以给定对角线元素填充的张量
x = torch.diag(torch.tensor([1, 2, 3]))
print(x)# 从一个二维张量中提取对角线元素
y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
diagonal = torch.diag(y)
print(diagonal)

tensor([[1, 0, 0],[0, 2, 0],[0, 0, 3]])
tensor([1, 5, 9])

16.torch.diag_embed()

torch.diag_embed() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定对角线元素填充的张量，或者将一维张量转换为对角矩阵。

torch.diag_embed(input, offset=0, dim1=-2, dim2=-1)
"""
input：输入张量，可以是一维或多维张量。
offset：（可选）指定对角线的偏移量，默认为 0，表示主对角线。正值表示上方的对角线，负值表示下方的对角线。
dim1：（可选）指定输入张量的第一个维度。
dim2：（可选）指定输入张量的第二个维度。
"""

import torch# 创建一个以给定对角线元素填充的张量
x = torch.diag_embed(torch.tensor([1, 2, 3]))
print(x)# 将一维张量转换为对角矩阵
y = torch.tensor([4, 5, 6])
diagonal_matrix = torch.diag_embed(y)
print(diagonal_matrix)

tensor([[1, 0, 0],[0, 2, 0],[0, 0, 3]])
tensor([[4, 0, 0],[0, 5, 0],[0, 0, 6]])

17.torch.diagflat()

torch.diagflat() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个以给定一维张量进行扁平化后的元素填充的张量。

torch.diagflat(input, offset=0)
"""
input：输入一维张量。
offset：（可选）指定对角线的偏移量，默认为 0，表示主对角线。正值表示上方的对角线，负值表示下方的对角线。
"""

import torchx = torch.tensor([1, 2, 3])diagonal_tensor = torch.diagflat(x)print(diagonal_tensor)

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

18.torch.diagonal()

torch.diagonal() 是 PyTorch 中的一个函数，用于提取输入张量的对角线元素或返回指定偏移量的对角线。

torch.diagonal(input, offset=0, dim1=0, dim2=1)
"""
input：输入张量。
offset：（可选）指定对角线的偏移量，默认为 0，表示主对角线。正值表示上方的对角线，负值表示下方的对角线。
dim1：（可选）指定输入张量的第一个维度。
dim2：（可选）指定输入张量的第二个维度。
"""

import torch# 提取输入张量的主对角线
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
diagonal = torch.diagonal(x)
print(diagonal)# 提取输入张量的上方对角线
upper_diagonal = torch.diagonal(x, offset=1)
print(upper_diagonal)# 提取输入张量的下方对角线
lower_diagonal = torch.diagonal(x, offset=-1)
print(lower_diagonal)

tensor([1, 5, 9])
tensor([2, 6])
tensor([4, 8])

19.torch.flatten()

torch.flatten() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将输入张量扁平化为一维张量。

torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)
"""
input：输入张量。
start_dim：（可选）指定开始扁平化的维度，默认为 0。
end_dim：（可选）指定结束扁平化的维度，默认为 -1。
"""

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])flatten_tensor = torch.flatten(x)print(flatten_tensor)

tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])

import torchx = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])flatten_tensor = torch.flatten(x, start_dim=1, end_dim=-1)print(flatten_tensor)

tensor([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8]])

import torchx = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])flatten_tensor = torch.flatten(x, start_dim=0, end_dim=1)print(flatten_tensor)

tensor([[1, 2],[3, 4],[5, 6],[7, 8]])

20.torch.flip()

torch.flip() 是 PyTorch 中的一个函数，用于反转张量的维度顺序。

torch.flip(input, dims)
"""
input：输入张量。
dims：指定需要反转的维度。可以是一个整数或一个元组，表示需要反转的维度的索引。
"""

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])flipped_tensor = torch.flip(x, dims=(0, 1))print(flipped_tensor)

tensor([[6, 5, 4],[3, 2, 1]])

21.torch.ravel()

Return a contiguous flattened tensor. A copy is made only if needed.

torch.ravel(input) → Tensor

>>> t = torch.tensor([[[1, 2],
...                    [3, 4]],
...                   [[5, 6],
...                    [7, 8]]])
>>> torch.ravel(t)
tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

22.torch.trace()

torch.trace() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算矩阵的迹（trace）。

torch.trace(input)
"""
input：输入矩阵。
"""

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])trace_value = torch.trace(x)print(trace_value)

tensor(15)

23.torch.tril()

torch.tril() 是 PyTorch 中的一个函数，用于获取一个矩阵的下三角部分（lower triangular part）。

torch.tril(input, diagonal=0)
"""
input：输入矩阵。
diagonal：指定对角线的位置。默认值为 0，表示主对角线。正值表示主对角线之上的对角线，负值表示主对角线之下的对角线。
"""

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])lower_triangular = torch.tril(x)print(lower_triangular)

tensor([[1, 0, 0],[4, 5, 0],[7, 8, 9]])

24.torch.triu()

torch.triu() 是 PyTorch 中的一个函数，用于获取一个矩阵的上三角部分（upper triangular part）。

torch.triu(input, diagonal=0)
"""
input：输入矩阵。
diagonal：指定对角线的位置。默认值为 0，表示主对角线。正值表示主对角线之上的对角线，负值表示主对角线之下的对角线。
"""

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])upper_triangular = torch.triu(x)print(upper_triangular)

tensor([[1, 2, 3],[0, 5, 6],[0, 0, 9]])

24.torch.triu_indices()

torch.triu_indices() 是 PyTorch 中的一个函数，用于生成上三角矩阵的索引。

torch.triu_indices(n, m, offset=0, dtype=torch.int64, device='cpu')
"""
n：生成的索引的行数。
m：生成的索引的列数。
offset：生成的索引中非零元素的位置偏移量。默认值为 0，表示主对角线及其以上的元素。
dtype：生成的索引的数据类型。默认为 torch.int64。
device：生成的索引所在的设备。默认为 'cpu'。
"""