PyTorch中线性函数有哪些常用用法和详细解释？

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PyTorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack，其用法和接口与C++类似。常用的线性函数包括：

- 函数：实现各种数学运算- 功能：提供矩阵和向量的操作- trace：计算矩阵的迹（对角线元素之和）- 矩阵与对角线元素之和（迹）- diag：创建对角矩阵- triu/tril：提取矩阵的上三角/下三角部分

Pytorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack，其用法和接口都与之类似。

常用的线性函数如下：

函数 功能 trace 对角线元素之和（矩阵的迹） diag 对角线元素 triu/tril 矩阵的上三角/下三角，可指定偏移量 mm/bmm 矩阵乘法，batch的矩阵乘法 t 转置 dot/cross 内积/外积 inverse 求逆矩阵 svd 奇异值分解

注意：矩阵的转置会使存储空间不连续，需调用它的.contiguous方法转为连续。

例如：

import torch as t b=a.t() b.is_contiguous() 输出：False b=b.contiguous() b.is_contiguous() 输出：True

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