numpy和torch函数使用

1、【python】numpy中(n,1)和(n,)相互转换_机器不学习我学习的博客-CSDN博客

2、 

np.reshape()和torch.view()_dspeia的博客-CSDN博客

3、

torch.max()与numpy.max()函数_xulei_zhai@163.com的博客-CSDN博客

4、 

https://www.jianshu.com/p/b438a8be648b

5、 

torch.max中keepdim的作用_-徐徐图之-的博客-CSDN博客_keepdim

6、

成功解决ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客

7、注意：

shape：torch.size([3])

表示一行数字：0，6，10

这是一维的。

跟（3，）是一样的，是一维的，（3， ）表示3个数字。与(3,1)不一样， (3,1)是2维的，表示3行1列

8、

（1）

shape：torch.size([3])

（2）

（3，），torch.size([3])，这两个是不是一样的呢？

回答：都是一维的，表示3个数字 ！

9、torch.min与numpy的minimum等价，torch.max与numpy的maximum等价

bbb = np.minimum(a2, b2)
ccc = np.maximum(a1, b1)

等价于

bbb = torch.min(a2, b2)
ccc = torch.max(a1, b1)

10、torch.chunk于numpy.split可以部分等价

numpy.split — NumPy v1.23 Manual

可以使用numpy.split替代torch.chunk功能

(a1, a2), (b1, b2) = np.split(box1[:, None], 2,
                                      axis=2), np.split(box2, 2, axis=1)

等价于 

 (a1, a2), (b1, b2) = box1[:, None].chunk(2, 2), box2.chunk(2, 1)

11、pytorch的clamp与numpy的clip

注意，numpy是没有属性clamp的。能替代pytorch的clamp的只有numpy的clip

array = np.minimum(a2, b2) - np.maximum(a1, b1)
inter = array.clip(0)

等价：

inter = (torch.min(a2, b2) - torch.max(a1, b1)).clamp(0)

12、pytorch的prod对应于numpy的prod

Numpy：numpy.prod()函数_宁静致远*的博客-CSDN博客_numpy prod

torch.prod(input, *, dtype=None)_ciki_tang的博客-CSDN博客_prod torch

13、 tensor.mm等价于numpy array的dot函数

numpy.dot与pytorch.dot的等价性_Sailist的博客-CSDN博客_pytorch.dot

numpy和pytorch的dot方法等价，都表示两向量内积，当多维时，numpy.dot可以很好的扩展，而torch则需要更换为mm方法 

即：dot可以用于numpy中的多维矩阵间的矩阵相乘，torch中的多维使用mm

14、tensor.float()等价于numpy的float32

注意：如果numpy中的float就不是32的了，而是64位的。

np.float32()和np.float64的区别：

数位的区别，一个在内存中占分别32和64个bits，也就是4bytes或8bytes。数位越高浮点数的精度越高。

15、torch.sum()、np.sum()和sum()简要介绍_两分先生的博客-CSDN博客

16、pytorch中的clone以及numpy中的copy

numpy的 copy & deep copy 浅拷贝和深拷贝_虚坏叔叔的博客-CSDN博客

https://www.jianshu.com/p/bafc494981db

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注意：numpy中的copy函数是深拷贝，而python标准库copy是分为copy函数和deepcopy函数的，而这个 python标准库copy函数就是浅拷贝了

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