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 1 Tensor的裁剪運算

•  對Tensor中的元素進行范圍過濾
•  常用于梯度裁剪（gradient clipping），即在發(fā)生梯度離散或者梯度爆炸時對梯度的處理
•  torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor：將輸入input張量每個元素的夾緊到區(qū)間 [min,max]，并返回結(jié)果到一個新張量。

2 Tensor的索引與數(shù)據(jù)篩選

•  torch.where(codition,x,y):按照條件從x和y中選出滿足條件的元素組成新的tensor，輸入?yún)?shù)condition：條件限制，如果滿足條件，則選擇a，否則選擇b作為輸出。
•  torch.gather(input,dim,index,out=None):在指定維度上按照索引賦值輸出tensor
•  torch.inex_select(input,dim,index,out=None):按照指定索引賦值輸出tensor
•  torch.masked_select(input,mask,out=None):按照mask輸出tensor，輸出為向量
•  torch.take(input,indices):將輸入看成1D-tensor，按照索引得到輸出tensor
•  torch.nonzero(input,out=None):輸出非0元素的坐標 

import torch  
#torch.where  
a = torch.rand(4, 4)  
b = torch.rand(4, 4)  
print(a)  
print(b)  
out = torch.where(a > 0.5, a, b)  
print(out) 

print("torch.index_select")  
a = torch.rand(4, 4)  
print(a)  
out = torch.index_select(a, dim=0,  
                   index=torch.tensor([0, 3, 2]))  
#dim=0按列，index取的是行  
print(out, out.shape) 

print("torch.gather")  
a = torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4)  
print(a)  
out = torch.gather(a, dim=0,  
             index=torch.tensor([[0, 1, 1, 1],  
                                 [0, 1, 2, 2],  
                                 [0, 1, 3, 3]]))  
print(out)  
print(out.shape)  
#注：從0開始，第0列的第0個，第一列的第1個，第二列的第1個，第三列的第1個，，，以此類推  
#dim=0, out[i, j, k] = input[index[i, j, k], j, k]  
#dim=1, out[i, j, k] = input[i, index[i, j, k], k] 
#dim=2, out[i, j, k] = input[i, j, index[i, j, k]] 

print("torch.masked_index")  
a = torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4)  
mask = torch.gt(a, 8)  
print(a)  
print(mask)  
out = torch.masked_select(a, mask)  
print(out) 

print("torch.take")  
a = torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4)  
b = torch.take(a, index=torch.tensor([0, 15, 13, 10]))  
print(b) 

#torch.nonzero  
print("torch.take")  
a = torch.tensor([[0, 1, 2, 0], [2, 3, 0, 1]])  
out = torch.nonzero(a)  
print(out)  
#稀疏表示 

3 Tensor的組合/拼接

•  torch.cat(seq,dim=0,out=None):按照已經(jīng)存在的維度進行拼接
•  torch.stack(seq,dim=0,out=None):沿著一個新維度對輸入張量序列進行連接。序列中所有的張量都應(yīng)該為相同形狀。 

print("torch.stack")  
a = torch.linspace(1, 6, 6).view(2, 3)  
b = torch.linspace(7, 12, 6).view(2, 3)  
print(a, b)  
out = torch.stack((a, b), dim=2)  
print(out)  
print(out.shape)  
print(out[:, :, 0])  
print(out[:, :, 1]) 

4 Tensor的切片

•  torch.chunk(tensor,chunks,dim=0):按照某個維度平均分塊（最后一個可能小于平均值）
•  torch.split(tensor,split_size_or_sections,dim=0):按照某個維度依照第二個參數(shù)給出的list或者int進行分割tensor

5 Tensor的變形操作

•  torch().reshape(input,shape)
•  torch().t(input):只針對2D tensor轉(zhuǎn)置
•  torch().transpose(input,dim0,dim1):交換兩個維度
•  torch().squeeze(input,dim=None,out=None):去除那些維度大小為1的維度
•  torch().unbind(tensor,dim=0):去除某個維度
•  torch().unsqueeze(input,dim,out=None):在指定位置添加維度,dim=-1在最后添加
•  torch().flip(input,dims):按照給定維度翻轉(zhuǎn)張量
•  torch().rot90(input,k,dims):按照指定維度和旋轉(zhuǎn)次數(shù)進行張量旋轉(zhuǎn) 

import torch  
a = torch.rand(2, 3)  
print(a)  
out = torch.reshape(a, (3, 2))  
print(out) 

print(a)  
print(torch.flip(a, dims=[2, 1]))  
print(a)  
print(a.shape)  
out = torch.rot90(a, -1, dims=[0, 2]) #順時針旋轉(zhuǎn)90°    
print(out)  
print(out.shape) 

6 Tensor的填充操作

•  torch.full((2,3),3.14)

7 Tensor的頻譜操作（傅里葉變換）