Torch常用的函数总结

矩阵运算相关：

torch.mul(a,b)  是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵

torch.mm(a,b)  是矩阵a和b的 矩阵相乘。比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵

torch.transpose(Phi, 0, 1)  是交换一个tensor的两个维度，返回的类型也是tensor。即“torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor”，需要注意的是transpose中的两个维度参数的顺序是可以交换位置的，即transpose（x, 0, 1) 和transpose（x, 1, 0）效果是相同的。

view(-1,...,) 在torch里面，view函数相当于numpy的reshape

Note：经常会看见参数为-1，这里-1表示一个不确定的数，让电脑帮我们计算。例如，一个长度的16向量xx.view(-1, 2)等价于x.view(8，2)

模型相关

1. 统计模型参数

model = Net(layer_num)
print('Total number of parameters net:',
      sum(p.numel() for p in model.parameters()))