一、平均数

1.先生成A
2.进行平均数的运算
Mean函数就是一个求平均值的函数，也可以表示为A.sum()/A.numel()，numel函数求得A中元素的个数。
此外还可以单独对某一个维度求平均数，也是有两种方法，其中shape[0]是指第一个维度元素的个数（形状）

二、广播机制

如果用了axis之后，那个被求和的维度就没有了。但是想利用广播机制，两个数的维度必须相同。这个时候我们用一个keepdims=True来保留原来的维度。虽然维度没有变，但是那个维度的数量就只剩下一个了。

0/6=0 1/6=0.1667 2/6=0.3333 3/6=0.5000
4/22=0.1818 …
什么是广播机制？

三、某个轴计算A的累加求和

采用cumsum函数
0=0
0+4=4
0+4+8=12

四、求矩阵点积

使用dot()函数，点积就是所以相同位置的元素相乘再相加，所以最终只有一个标量了。相当于torch.sum(x*y)

五、求一个矩阵和一个向量的乘积

使用mv（）函数。

六、求矩阵的乘积

使用mm（）函数，A是一个54的，B是一个43的，最后做矩阵乘法可以得到一个5*3的矩阵。

七、求向量范数

求L2范数，感觉这个范数的求法类似于勾股定理。，调用函数norm().

求L1的范数，使用abs(u).sum()的函数。abs(u)的意思是对u去绝对值。

八、求矩阵的范数

Torch中直接通过norm就可以得到F范数。下图中torch.ones(4,9)是指生成一个4*9的全1矩阵，注意1是32位浮点数.

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