PyTorch
torch API Reference
PyTorch 提供动态计算图、张量运算与自动求导,广泛用于深度学习建模与训练。
By EZ4Code Team
Tensor Operations
张量创建、设备迁移、自动求导与模型训练的核心 API。
torch.tensor(data, dtype=None)从 Python 列表或数值创建张量。
Returns: Tensor — 张量
torch.zeros(*size) / torch.ones(*size)创建指定形状的全零或全一张量。
Returns: Tensor — 全零/全一张量
torch.randn(*size)创建服从标准正态分布 N(0,1) 的随机张量。
Returns: Tensor — 标准正态分布随机张量
tensor.to(device)将张量或模块迁移到指定设备(CPU/GPU)。
Returns: Tensor — 迁移后的张量
tensor.requires_grad_(bool)原地设置张量是否需要追踪梯度用于自动求导。
Returns: Tensor — 自身(原地修改)
torch.nn.Linear(in_features, out_features)创建一个线性全连接层:y = xW^T + b。
Returns: Linear — 线性层模块
loss.backward()对损失张量进行反向传播,自动计算各参数梯度。
Returns: None — 梯度累积到 .grad 属性
optimizer.step()根据当前梯度执行一步参数更新。
Returns: None — 原地更新模型参数