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最近发现越来越多的人在学习和使用pytorch，尤其是在学术界。
工业界的话，可能有很多遗留下来的项目，还在沿用一些之前的深度学习框架。
一天之内，居然总结了68个pytorch的操作，大家可以看一看、捋一捋，也可以跟着是操作一下。
找了10086个pytorch的常用操作，交付给大家！！
好了，从第一个创建张量开始~
介绍：torch. tensor()是PyTorch中用于创建张量的基本函数。
简单使用：
介绍：torch. view()用于改变张量的形状，但要确保元素数量不变。
简单使用：
介绍：torch. cat()用于沿指定维度拼接张量。
简单使用：
介绍：使用索引和切片可以获取张量的特定元素或子集。
简单使用：
介绍：torch. t()用于计算矩阵的转置。
简单使用：
介绍：torch. mm()用于计算两个矩阵的乘积。
简单使用：
介绍：torch. mul()用于执行两个张量的元素级乘法。
简单使用：
介绍：torch. sum()用于计算张量元素的和。
简单使用：
介绍：torch. mean()用于计算张量元素的平均值。
简单使用：
介绍：torch. std()用于计算张量元素的标准差。
简单使用：
介绍：torch. max()用于找到张量中的最大值及其索引。
简单使用：
介绍：torch. min()用于找到张量中的最小值及其索引。
简单使用：
介绍：torch. abs()用于计算张量元素的绝对值。
简单使用：
介绍：torch. exp()用于计算张量元素的指数。
简单使用：
介绍：torch. log()用于计算张量元素的自然对数。
简单使用：
介绍：torch. floor()用于将张量元素向下取整，得到不超过每个元素的最大整数。
简单使用：
介绍：torch. ceil()用于将张量元素向上取整，得到不小于每个元素的最小整数。
简单使用：
介绍：在训练深度学习模型时，使用optimizer. zero_grad()将梯度清零是一个常见的步骤，以防止梯度累积。
简单使用：
介绍：用于防止梯度爆炸的技术，通过对模型的梯度进行裁剪。
简单使用：
介绍：torch. utils.data模块提供了用于加载和处理数据的工具，包括DataLoader和Dataset等类。
简单使用：
介绍：torch. nn.Module是PyTorch中用于定义和搭建模型的基类。通过继承该类，可以创建自定义的深度学习模型。
简单使用：
介绍：torch. nn.functional模块提供了多种损失函数，例如均方误差损失（mse_loss）、交叉熵损失（cross_entropy）等。
简单使用：
介绍：torch. optim模块提供了多种优化器，例如随机梯度下降（SGD）、Adam等。
简单使用：
介绍：torch. optim.lr_scheduler模块提供了多种学习率调度器，例如学习率衰减等。
简单使用：
介绍：torch. save()和torch. load()用于模型的保存和加载。
简单使用：
介绍：PyTorch允许在GPU上运行张量和模型，以加速深度学习任务。
简单使用：
介绍：PyTorch支持分布式训练，使得可以在多个GPU或多台机器上进行模型训练。
简单使用：
介绍：数据并行是将数据分布在多个GPU上进行处理，而模型并行是将模型的不同部分分布在多个GPU上。
简单使用：
介绍：迁移学习是使用在一个任务上训练好的模型来初始化另一个相关任务的模型。
简单使用：
介绍：微调是在预训练模型的基础上继续训练，以适应特定任务的技术。
简单使用：
介绍：torchvision. transforms模块提供了许多用于图像处理和加载的转换操作，例如裁剪、旋转、缩放等。
简单使用：
介绍：torchvision. datasets.ImageFolder允许从文件夹中加载图像数据集。
简单使用：
介绍：PyTorchLightning是一个轻量级的PyTorch框架，简化了训练循环和模型组织。
简单使用：
介绍：PyTorchIgnite是一个用于训练和评估深度学习模型的高级库。
简单使用：
介绍：PyTorchHub提供了在预训练模型和标准实现之间共享的中心化存储库。
简单使用：
介绍：你可以通过继承torch. nn.Module类来创建自定义的损失函数。
简单使用：
介绍：你可以自定义模型参数的初始化方法。
简单使用：
介绍：你可以通过继承torch. optim.lr_scheduler. _LRScheduler类来创建自定义学习率调度器。
简单使用：
介绍：使用可视化工具可以更好地理解模型的训练过程。
简单使用：
介绍：继承torch. utils.data. Dataset类可以自定义数据加载器。
简单使用：
介绍：PyTorchJIT（Just-In-Time）编译器允许将PyTorch模型转换为脚本，以提高性能。
简单使用：
介绍：将PyTorch模型转换为ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）格式，以在其他框架或硬件上部署模型。
简单使用：
介绍：PyTorchMobile允许在移动设备上运行PyTorch模型，支持Android和iOS。
简单使用：
介绍：PyTorchLightningBolts是PyTorchLightning的扩展库，提供了各种模块和组件，以加速深度学习任务的开发。
简单使用：
介绍：使用混合精度训练可以加速模型训练，减少显存占用。
简单使用：
介绍：PyTorch提供了用于剪枝（模型参数减少）的工具，以减小模型的大小。
简单使用：
介绍：PyTorchProfiler允许开发人员分析模型的性能和内存使用情况。
简单使用：
介绍：PyTorchLightning提供了许多内置的Callbacks，用于在训练过程中执行额外的操作。
简单使用：
介绍：captum是一个PyTorch的模型解释性库，用于分析模型的预测结果。
简单使用：
介绍：PyTorch允许使用torch. utils.data. DataLoader的num_workers参数实现异步数据加载，加速数据加载过程。
简单使用：
介绍：PyTorch支持分布式训练，可以在多个GPU或多台机器上进行模型训练。此外，PyTorch也支持模型并行，允许将模型的不同部分分布在多个GPU上。
简单使用：
介绍：PyTorch中的Autograd模块提供了自动微分的功能，可以方便地计算梯度。
简单使用：
介绍：PyTorch中的计算图是动态的，允许根据实际执行情况动态构建计算图。
简单使用：
介绍：PyTorch提供了保存和加载模型的工具，可以保存整个模型或仅保存模型的参数。
简单使用：
