pytorch编程知识（2）

torch.gather():从批量tensor中取出指定乱序索引下的数据

array 转为tensor:torch.from_numpy()

二维tensor转置：tensor = torch.transpose(tensor, dim0=0, dim1=1)

pytorch中卷积后保证图像输入输出前后的尺寸大小不变，即实现TensorFlow中“same”的效果：

1. 若卷积核大小为3x3，那么就应该设定padding=1，即填充1层边缘像素；

2. 若卷积核大小为7x7，那么就应该设定padding=3，填充3层边缘像素；

3. 也就是padding大小一般设定为核大小的一半（向下取整）。

调试网络时，查看张量tensor形状shape：

1. emb.detach().cpu().numpy()

2. 解释：detach():将tensor从计算图中脱离出来，cpu()将放置到cuda上的tensor转换到cpu上（因为只有cpu上的tensor才可以调用numpy），将tensor转为array