pytorch函数手册,pytorch函数记不住

　　1.view在pytorch中，view函数的作用是重构张量的维数，相当于numpy中的resize()函数，只是用法可能不同。

　　视图有两种使用方式：

　　Torch.view(参数a，参数b，)torch.view(-1)或torch.view(参数A，-1)如下例所示。

　　总结一下：视图有两种方法，一种是将数据shape转换为resize，另一种是torch.view(参数A，-1)，意思是在参数B未知，参数A已知的情况下，自动完成列向量长度。在这个例子中，a=3，x总共由9个元素组成，那么b=9/3=3。诸如此类。例如，更多维度

　　Torch.view(a，b，c)等价于torch.view(a，b，-1)。torch.view(a，B，-1)是指当前两个维度A，B已知时，最后一个维度根据元素个数自动完成最后一个维度。

　　permutepermute函数变换张量的维数。

　　比如下面这个。

　　我们函数的目的是改变这个形状的值之间的位置。

　　permute()中的数字实际上是原始形状返回的值下每个维度的索引。

　　3 .挤压压缩数据的维度。用法：

　　torch.squeeze(输入，dim=无，输出=无)

　　从输入张量的形状中移除1并返回它。

　　如果输入像(A1B1C1D)，那么输出形状是：(ABCD)

　　给定dim时，则挤压操作仅在给定的尺寸内进行。

　　比如输入形状为：(A1B)，squeeze(input，0)会保持张量不变。只有使用了squeeze(input，1)，形状才会变成(AB)。

　　什么是给定维度挤压？我们可以把size()返回的值看作一个列表。列表对应的是不同位置的索引，也就是我们要挤的位置。例如：

　　Torch.squeeze(m，0)就是把索引为0的位置，也就是2，但是我们只挤到1，所以保留2。这个函数的结果不变。

　　给定位置不挤，默认所有带1的位置都会被挤。

　　4.usqueeze与挤压效果相反，即在给定位置插入一个维度1。

　　请注意扩展维度的位置。

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