pytorch函数
    PyTorch是一个用于科学计算的开源机器学习库，它提供了高度灵活和高效的张量操作，支持动态图，同时也支持静态图。PyTorch函数是PyTorch库中的一个重要组成部分，它提供了许多常用的数学函数和机器学习函数。本文将详细介绍PyTorch函数的使用方法和实例。
    一、PyTorch函数的基础知识
    1.张量
    张量是PyTorch中最基本的数据类型，它类似于NumPy中的多维数组，可以存储数字、字符串等类型的数据。在PyTorch中，张量是一个可以在GPU或CPU上运行的多维数组，支持自动求导、梯度下降等机器学习操作。
    创建张量的方法：
    import torch
    # 创建一个5x3的未初始化的张量
    x = pty(5, 3)
    print(x)
    # 创建一个5x3的随机张量
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)
    # 创建一个5x3的全0张量，数据类型为long
    x = s(5, 3, dtype=torch.long)
    print(x)
    2.自动求导
    在PyTorch中，自动求导是一个非常重要的功能。它可以自动计算张量的导数，实现梯度下降等机器学习操作。在PyTorch中，可以通过设置requires_grad=True来开启自动求导功能。
    创建一个张量并开启自动求导：
    import torch
    x = s(2, 2, requires_grad=True)
    print(x)
    3.函数
    PyTorch函数是PyTorch库中的一个重要组成部分，提供了许多常用的数学函数和机器学习函数。下面是一些常用的PyTorch函数：
    torch.abs()：计算张量的绝对值。
    torch.add()：将两个张量相加。
    s()：计算张量的余弦值。
    p()：计算张量的指数值。
    torch.log()：计算张量的自然对数。
    an()：计算张量的平均值。
numpy库常用函数    torch.pow()：计算张量的幂。
    torch.sigmoid()：计算张量的sigmoid函数。
    torch.sin()：计算张量的正弦值。
    torch.sqrt()：计算张量的平方根。
    torch.sum()：计算张量的和。
    torch.tanh()：计算张量的双曲正切函数。
    4.张量的操作
    在PyTorch中，可以对张量进行各种各样的操作，包括索引、切片、变形、拼接等。下面是一些常用的张量操作：
    张量索引：
    import torch
    # 创建一个5x3的张量
    x = torch.randn(5, 3)
    print(x)
    # 获取第一行的数据
    print(x[0])
    # 获取第一列的数据
    print(x[:, 0])
    # 获取第一行第一列的数据
    print(x[0, 0])
    张量切片：
    import torch
    # 创建一个5x3的张量
    x = torch.randn(5, 3)
    print(x)
    # 获取前两行的数据
    print(x[:2])
    # 获取第二列及以后的数据
    print(x[:, 1:])
    # 获取每隔一行的数据
    print(x[::2])
    张量变形：
    import torch
    # 创建一个5x3的张量
    x = torch.randn(5, 3)
    print(x)
    # 将张量变形为15x1的张量
    y = x.view(15)
    print(y)
    # 将张量变形为1x15的张量
    z = x.view(1, 15)
    print(z)
    张量拼接：
    import torch
    # 创建两个2x3的张量
    x = torch.randn(2, 3)
    y = torch.randn(2, 3)
    print(x)
    print(y)
    # 将两个张量按行拼接
    z = torch.cat([x, y], dim=0)
    print(z)
    # 将两个张量按列拼接
    w = torch.cat([x, y], dim=1)
    print(w)
    二、PyTorch函数的使用实例
    下面将通过一些实例来介绍PyTorch函数的使用方法。
    1.线性回归
    线性回归是一种常见的机器学习算法，可以用于预测连续的数值型数据。下面是一个使用PyTorch实现线性回归的例子：
    import torch
    as nn
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 创建数据集
    x = np.random.rand(100, 1)
    y = 5 * x + 3 + np.random.rand(100, 1) * 0.1
    # 转换为张量
    x = torch.from_numpy(x).float()
    y = torch.from_numpy(y).float()
    # 定义模型
    class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
    super(LinearRegression, self).__init__()