torch.from_numpy()、torch.view()、torch.masked_select()、 F.softmax() 、F.log_softmax()、torch.mean()函数

1. torch.from_numpy()
   把数组转换成张量，且二者共享内存，对张量进行修改比如重新赋值，那么原始数组也会相应发生改变

2. torch.view()

	x = torch.tensor(2, 2, 2)
	t = x.view(1, 8) # 输出数组的大小为 1*8
	t = x.view(-1, 4) # 输出数组的大小为 2*4，-1表示自行判断
	t = x.view(8) # 输出数组的大小为 8*1 
	t = x.view(-1) # 输出数组的大小为 1*8
1
2
3
4
5

view()返回的tensor和传入的tensor共享内存

3. torch.masked_select()
   
   
4. torch.mean()
   dim=1 行的平均值
   dim=0 列的平均值
5. ** F.softmax() 与F.log_softmax()**
   F.softmax(x,dim=1) 或者 F.softmax(x,dim=0) # 0是对列做归一化，1是对行做归一化
   F.log_softmax(x,dim=1) 或者 F.log_softmax(x,dim=0) #在softmax的结果上再做多一次log运算