PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性而闻名。这个文档是 PyTorch 的中文版本，对于那些希望在中国使用 PyTorch 或者中文阅读习惯的学习者来说非常有价值。以下是一些主要的知识点：
1. **torch 包**：PyTorch 的核心是 `torch` 包，它包含了张量数据结构（Tensor）以及基于这些张量的数学运算。这些运算包括基本的加减乘除、矩阵运算、指数和对数等。此外，`torch` 还提供了与张量相关的各种工具，如序列化和 CUDA 支持，使得在 NVIDIA GPU 上进行高效计算成为可能。
2. **张量检查**：`torch.is_tensor()` 和 `torch.is_storage()` 函数分别用于检查一个对象是否为 PyTorch 的张量或存储对象。这对于确定变量类型和进行类型检查非常有用。
3. **张量元素计数**：`torch.numel()` 函数返回张量中元素的数量，无论张量的维度如何，这有助于了解张量的规模。
4. **打印选项设置**：`torch.set_printoptions()` 可以调整打印张量时的精度、阈值、边缘项数和行宽等参数，使输出更适合阅读。这些选项与 Numpy 的打印选项类似。
5. **创建操作**：
- `torch.eye(n, m=None, out=None)` 创建一个二维张量，其对角线元素为 1，其余为 0，类似于单位矩阵。
- `torch.from_numpy(ndarray)` 用于将 Numpy 数组转换为 PyTorch 的张量。转换后的张量与原始 Numpy 数组共享内存，因此修改一个会影响另一个。
- `torch.linspace(start, end, steps=100, out=None)` 生成一个一维张量，包含在给定区间内等间距的点。可以用来创建线性变化的序列。
6. **张量与 Numpy 交互**：PyTorch 和 Numpy 之间的兼容性是其强大功能之一。通过 `torch.from_numpy()`，你可以轻松地在两个库之间转换数据，这对于数据分析和模型训练都非常方便。
7. **CUDA 支持**：PyTorch 提供了 CUDA 实现，允许在支持 CUDA 的 GPU 上进行计算，这极大地加速了计算密集型任务，如神经网络的前向传播和反向传播。
8. **其他操作**：PyTorch 还提供了许多其他张量操作，如索引、切片、形状变换、归一化、随机数生成等，这些都是构建和训练深度学习模型的基础。
这个中文文档是学习和使用 PyTorch 的宝贵资源，它允许用户快速查找和理解相关函数，提高开发效率。对于初学者和经验丰富的开发者来说，都有很高的参考价值。
2024-07-05 21:21:00
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王 苏 校订制作 2010-05-07
微软VFP9.0的帮助文件对VFP进行了系统而简练的说明，对VFP中的所有问题几乎都做了解答，无论于初学者还是专业人士，均具很大的参考价值。本帮助的中文翻译以VFP9.0英文版帮助为蓝本，与VFP9.0_SP1和SP2的英文版帮助略有不同。
重大改进：修正了在VFP中，调用中文帮助文件时不能自动定位到相关主题的缺陷。现在您可以和英文原版一样，用点击“帮助”按钮或按F1键的方式来自动打开帮助的相关主题。对某些无帮助按钮的界面或窗口，在其活动时还可直接按F1键来打开帮助的相关主题，给查阅帮助带来了很大的便捷。 本次还修订了一些新发现的错误。
校订说明：①对目录、页面标题和链接标题不一致处，进行了校订；对主要关键词进行了统一。②对三千多处译文错误进行了修订或补译。③对英文原版错误，如:对“…基本类”页面的第一个表格全部进行了修正；对“…属性”页面中，将“返回值”的标题改为“属性值”；对其他多处错误也进行了修订。④对页面格式、表格和行距参考英文SP1版界面进行了调整。
由于翻译人员较多及译文量大，错误和不一致处在所难免，欢迎指正！
翻译人员(按译文数量排序):曾广岷(TLDS_ZGM)，王振鹏(RichardWZP)，任明汉，王 苏(Wangsuww)，都市夜猫(City Owl)，s_tiger，zxplhzlt，happydog，flywms，lcslovefox，陈国源(SiBill)，sujianyu，Flysnow，Wanderer，zgc988，mihu。
2024-04-02 11:50:15
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真正的chm版tinymce中文帮助手册，别人卖5积分，我收1分钱就给你用了，而你只要回复一个就有了。
其实免费是最好的，不过我免费，我就没积分下了，555555
2024-03-24 12:04:31
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