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。

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请看清楚，这是php的中文函数手册，也即是帮助文档，绝对是中文的。 你可能会发现他跟官方的帮助文档不一样，这是因为官方的帮助文档包含两个部分：教程部分和函数手册部分。而此帮助文档只汉化了其函数部分，因而不同。 特别说明，网上绝大部分的所谓的php中文手册其实并不是完全是中文哦（因为官方并没有出中文的手册，那此中文的手册都翻译过来，但只翻译了部分），那些只汉化版了教程部分，而最重要的函数手册部分。相信很多人都为此苦恼不已（我也是过来人）。不过你放心，这个是真的中文函数手册！ 很重要！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！有个别电脑会出现【已取消到该网页的导航】 或者 【无法显示网页 的问题】情况，那时千万不是认为是我的文件有文件……还是直接说解决办法吧： 方法 1 1. 双击此 .chm 文件。 2. 在“打开文件安全警告”对话框，单击以清除“打开此文件前始终询问”复选框。 3. 单击“打开”。 方法 2 1. 右键单击该 CHM 文件，然后单击“属性”。 2. 单击“取消阻止”或者“解除锁定”。 3. 双击此 .chm 文件以打开此文件。

内容概要：jdk1.8 api 中文帮助文档 适合人群：供广大java爱好者使用 能学到什么：方便查找相应内容，提高学习效率。 阅读建议：建议配合相对应的编程工具如idea，或eclipse一起使用更佳。

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