2、
np.reshape()和torch.view()_dspeia的博客-CSDN博客
3、
torch.max()与numpy.max()函数_xulei_zhai@163.com的博客-CSDN博客
4、
https://www.jianshu.com/p/b438a8be648b
5、
torch.max中keepdim的作用_-徐徐图之-的博客-CSDN博客_keepdim
6、
7、注意：
shape：torch.size([3])
表示一行数字：0，6，10
这是一维的。
跟（3，）是一样的，是一维的，（3， ）表示3个数字。与(3,1)不一样， (3,1)是2维的，表示3行1列
8、
（1）
shape：torch.size([3])
（2）
（3，），torch.size([3])，这两个是不是一样的呢？
回答：都是一维的，表示3个数字 ！
9、torch.min与numpy的minimum等价，torch.max与numpy的maximum等价
bbb = np.minimum(a2, b2)
ccc = np.maximum(a1, b1)
等价于
bbb = torch.min(a2, b2)
ccc = torch.max(a1, b1)
10、torch.chunk于numpy.split可以部分等价
numpy.split — NumPy v1.23 Manual
可以使用numpy.split替代torch.chunk功能
(a1, a2), (b1, b2) = np.split(box1[:, None], 2,
axis=2), np.split(box2, 2, axis=1)
等价于
(a1, a2), (b1, b2) = box1[:, None].chunk(2, 2), box2.chunk(2, 1)
11、pytorch的clamp与numpy的clip
注意，numpy是没有属性clamp的。能替代pytorch的clamp的只有numpy的clip
array = np.minimum(a2, b2) - np.maximum(a1, b1)
inter = array.clip(0)
等价：
inter = (torch.min(a2, b2) - torch.max(a1, b1)).clamp(0)
12、pytorch的prod对应于numpy的prod
Numpy：numpy.prod()函数_宁静致远*的博客-CSDN博客_numpy prod
torch.prod(input, *, dtype=None)_ciki_tang的博客-CSDN博客_prod torch
13、 tensor.mm等价于numpy array的dot函数
numpy.dot与pytorch.dot的等价性_Sailist的博客-CSDN博客_pytorch.dot
numpy和pytorch的dot方法等价，都表示两向量内积，当多维时，numpy.dot可以很好的扩展，而torch则需要更换为mm方法
即：dot可以用于numpy中的多维矩阵间的矩阵相乘，torch中的多维使用mm
14、tensor.float()等价于numpy的float32
注意：如果numpy中的float就不是32的了，而是64位的。
np.float32()和np.float64的区别：
数位的区别，一个在内存中占分别32和64个bits，也就是4bytes或8bytes。数位越高浮点数的精度越高。
15、torch.sum()、np.sum()和sum()简要介绍_两分先生的博客-CSDN博客
16、pytorch中的clone以及numpy中的copy
numpy的 copy & deep copy 浅拷贝和深拷贝_虚坏叔叔的博客-CSDN博客
https://www.jianshu.com/p/bafc494981db
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注意：numpy中的copy函数是深拷贝，而python标准库copy是分为copy函数和deepcopy函数的，而这个 python标准库copy函数就是浅拷贝了
copy.copy()、copy.deepcopy()、np.copy()与python普通的等号的区别_yyhhlancelot的博客-CSDN博客
Original: https://blog.csdn.net/yangjinyi1314/article/details/127119717
Author: 曙光_deeplove
Title: numpy和torch函数使用
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