Pytorch深度学习中的常用函数，避免重复造轮子

Pytorch是当前深度学习领域非常流行的一个框架，它充分发挥了Python的优势，提供了灵活的张量操作和方便的自动微分功能，同时也提供了丰富的深度学习函数库。使用Pytorch开发深度学习项目时，了解常用函数可以帮助我们快速实现模型的构建和训练，避免不必要的重复工作和错误。

1. 张量操作函数

张量是Pytorch中最基本的数据结构，它可以看作是一种多维数组或者矩阵。Pytorch提供了丰富的张量操作函数，如创建张量、索引切片、重塑、转置、加减乘除、矩阵乘法、拼接、堆叠、分块等，这些函数可以帮助我们快速完成张量的数据操作。

2. 损失函数

损失函数是深度学习中非常重要的一个部分，它用来衡量模型预测输出与真实输出之间的差异。Pytorch提供了丰富的损失函数，如交叉熵损失、均方误差损失、二分类损失、多分类损失、平滑L1损失等，这些函数可以帮助我们快速计算损失值，并优化模型参数。

3. 优化器函数

优化器函数是用来更新模型参数的函数，Pytorch提供了多种优化器函数，如随机梯度下降(SGD)、动量优化器、RMSprop优化器、Adam优化器等，这些函数可以帮助我们灵活地调整模型参数，提高模型的训练效率。

4. 激活函数

激活函数是深度学习中常用的一种非线性函数，它可以增加模型的非线性能力，提高模型的表达能力。Pytorch提供了多种激活函数，如ReLU激活函数、sigmoid激活函数、tanh激活函数、softmax激活函数等，这些函数可以帮助我们快速搭建深度神经网络，并增强模型的泛化能力。

5. 数据处理函数

在深度学习中，数据处理是非常重要的一环，Pytorch提供了多种数据处理函数，如数据增强函数、数据标准化函数、数据划分函数、数据加载函数等，这些函数可以帮助我们有效地处理数据，提高模型的泛化能力。

6. 模型封装函数

在深度学习中，我们通常需要构建复杂的神经网络模型，Pytorch提供了多种模型封装函数，如Sequential函数、Module函数、Functional函数等，这些函数可以帮助我们快速构建神经网络模型，并方便地保存和加载模型。

7. 各种评估函数

在模型训练完成后，我们需要对模型进行评估，Pytorch提供了多种评估函数，如分类评估函数、回归评估函数、混淆矩阵函数、ROC曲线函数、PR曲线函数等，这些函数可以帮助我们全面地评估模型的性能，选择最优的模型。

总之，Pytorch提供了丰富的深度学习函数库，涉及到张量操作、损失函数、优化器函数、激活函数、数据处理函数、模型封装函数以及各种评估函数等，熟练使用这些函数可以帮助我们快速构建深度学习模型，提高模型的训练效率和准确率，同时也减少了不必要的重复工作和错误，提高了开发效率和代码可维护性。