張量操作
一、張量的拼接與切分
1.1 torch.cat()
功能：將張量按維度dim進行拼接
tensors：張量序列
dim：要拼接的維度
1.2 torch.stack()
功能：在新創建的維度的上進行拼接
tensors：張量序列
dim：要拼接的維度（如果dim為新的維度，則新增一個維度進行拼接，新維度只能高一維）
1.3 torch.chunk()
功能：將張量按維度進行平均切分
返回值：張量列表
注意事項：若不能整除，最后一份小於其他張量；整除時令商為向上取整的數，如7/3=2.333，取整為3
input：要切分的張量
chunks：要切分的份數
dim：要切分的維度
1.4 torch.split()
功能：將張量按維度進行平均切分
返回值：張量列表
input：要切分的張量
split_size_or_sections：為int時，表示每一份的長度；為list時，按list元素切分（注意list的各元素之和需等於維度上的長度）
dim：要切分的維度
二、張量索引
2.1 torch.index_select()
功能：在維度dim上，按index索引數據
返回值：依index索引數據拼接的張量
input：要索引的張量
dim：要索引的維度
index：要索引數據的序號（注意index的數據類型要為torch.long，float會報錯）
2.2 torch.masked_select()
功能：按mask中的True進行索引
返回值：一維張量
input：要索引的張量
mask：與input同形狀的布爾類型張量（mask的生成可以通過比較大小關系得出，le為小於等於，詳見圖英文注釋）
三、張量變換
3.1 torch.reshape()
功能：變換張量形狀
注意事項：當張量在內存中是連續時，新張量與input共享數據內存
input：要變換的張量
size：新張量的形狀（形狀中若有-1，則該處的值有其他維數及總數來計算得出）
3.2 torch.transpose()
功能：交換兩個張量的維度
input：要交換的張量
dim0：要交換的維度
dim1：要交換的維度
3.3 torch.t()
功能：2維張量轉置，對矩陣而言，等價於torch.transpose(input,0,1)
3.4 torch.squeeze()
功能：壓縮長度為1的維度（軸）
dim：若為None，移除所有長度為1的軸；如果指定維度，當且僅當該軸長度為1時，可以被移除
3.5 torch.unsqueeze()
功能：依據dim擴展維度
dim：擴展的維度
三、張量數學運算
主要可分為三類：
1.加減乘除 2. 對數、指數、冪函數 3.三角函數
其中加法比較特殊
torch.add()
功能：逐元素計算該式 input+alpha*other（為了簡便於梯度下降的運算）
input：第一個張量
alpha：乘項因子
other：第二個張量
另外的拓展還有
