PyTorch核心类
2025-12-31 13:41:11 0 举报AI智能生成
PyTorch核心类
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大纲/内容
张量操作类
Tensor类
基础属性方法
dtype属性
shape属性
device属性
创建操作方法
zeros方法
ones方法
randn方法
from_numpy方法
数学运算方法
add方法
mul方法
matmul方法
sum方法
Storage类
内存管理方法
data_ptr方法
size方法
copy_方法
cuda类
GPU操作方法
cuda方法
is_cuda属性
pin_memory方法
自动微分类
Function类
前向传播方法
forward方法
反向传播方法
backward方法
apply方法
Variable类
梯度计算属性
grad属性
requires_grad属性
retain_grad方法
神经网络类
nn.Module类
模型构建方法
add_module方法
parameters方法
modules方法
训练相关方法
train方法
eval方法
state_dict方法
nn.Linear类
全连接层方法
reset_parameters方法
forward方法
nn.Conv2d类
卷积层方法
padding_mode属性
stride属性
kernel_size属性
nn.LSTM类
循环网络方法
hidden_size属性
num_layers属性
bidirectional属性
优化器类
optim.SGD类
随机梯度下降方法
step方法
zero_grad方法
param_groups属性
optim.Adam类
自适应优化方法
betas属性
eps属性
weight_decay属性
optim.lr_scheduler类
学习率调度方法
step方法
get_lr方法
state_dict方法
数据工具类
Dataset类
数据接口方法
__getitem__方法
__len__方法
transform方法
DataLoader类
数据加载方法
batch_size属性
shuffle属性
num_workers属性
collate_fn方法
Sampler类
采样策略方法
__iter__方法
__len__方法
shuffle方法
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