书籍
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PyTorch 中文手册（pytorch handbook） - Pytorch中文手册
https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial Pytorch指南3
Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
吴恩达老师的 deeplearning.ai 课程板书
示例
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基础
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Tensor
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import torch a = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) b = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) print(a.equal(b)) # 返回结果：True import torch c = torch.tensor([1, 2, 2, 3]) d = torch.tensor([2, 2, 3, 3]) print(c.eq(d)) # 返回结果：tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.uint8)
函数
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Pytorch：torch.flatten()与torch.nn.Flatten()_有人比我慢吗的博客-CSDN博客_nn.flatten
class Module: def __setattr__(self, name: str, value: Union[Tensor, 'Module']) -> None: def remove_from(*dicts_or_sets): for d in dicts_or_sets: if name in d: if isinstance(d, dict): del d[name] else: d.discard(name) params = self.__dict__.get('_parameters') if isinstance(value, Parameter): if params is None: raise AttributeError( "cannot assign parameters before Module.__init__() call") remove_from(self.__dict__, self._buffers, self._modules, self._non_persistent_buffers_set) self.register_parameter(name, value) elif params is not None and name in params: if value is not None: raise TypeError("cannot assign '{}' as parameter '{}' " "(torch.nn.Parameter or None expected)" .format(torch.typename(value), name)) self.register_parameter(name, value) else: modules = self.__dict__.get('_modules') if isinstance(value, Module): if modules is None: raise AttributeError( "cannot assign module before Module.__init__() call") remove_from(self.__dict__, self._parameters, self._buffers, self._non_persistent_buffers_set) modules[name] = value elif modules is not None and name in modules: if value is not None: raise TypeError("cannot assign '{}' as child module '{}' " "(torch.nn.Module or None expected)" .format(torch.typename(value), name)) modules[name] = value else: buffers = self.__dict__.get('_buffers') if buffers is not None and name in buffers: if value is not None and not isinstance(value, torch.Tensor): raise TypeError("cannot assign '{}' as buffer '{}' " "(torch.Tensor or None expected)" .format(torch.typename(value), name)) buffers[name] = value else: object.__setattr__(self, name, value)
从上可以看出，Module中对__setattr__函数进行了重载，它会收集里面的Parameter，Module，Tensor，分别放在_parameters，_modules，_buffers中，便于后续操作里面的参数，模块。
卷积
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torchvision.transforms.ToTensor ：把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image或者shape为(H,W,C)的numpy.ndarray，转换成形状为[C,H,W]，取值范围是[0,1.0]的torch.FloadTensor
torchvision.transforms.ToPILImage：将shape为(C,H,W)的Tensor或shape为(H,W,C)的numpy.ndarray转换成PIL.Image，值不变。
torchvision.transforms.Normalize(mean, std)：用给定的均值和标准差分别对每个通道的数据进行正则化。具体来说，给定均值(M1,…,Mn)，给定标准差(S1,…,Sn)，其中n是通道数（一般是3），对每个通道进行如下操作：
output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
比如：原来的tensor是三个维度的，值在[0,1]之间，经过变换之后就到了[-1，1]
计算如下：(（0,1）-0.5）/0.5=(-1,1)
PIL 库
from PIL import Image # Numpy 转 Image img = Image.fromarray(array) # Image 转 Numpy array = Image.fromarray(img)
pytorch的tensor，Image，numpy和opencv四种格式的相互转换_峰峰的猫的博客-CSDN博客_tensor转cv
