TensorFlow vs PyTorch 3: 张量上的操作

PyTorch提供超过100种Tensor的操作，包括：

• 判断Tensor: is_tensor, is_floating_point...

• 创建Tensor: tensor, from_numpy, zeros, linspace, logspace, range...

• 随机采样：torch.rand() torch.rand_like() torch.randn() torch.randn_like() torch.randint() torch.randint_like() torch.randperm()

• 转置、索引、切片、连接：cat, chuck, reshape, squeeze, transpose...

• 串行化：save,load

• 数学操作：abs, log, sin, mul, pow, sqrt...

• Reduction操作：argmax, argmin, amax, amin, median, ...
  等等，详细参看 《Tensor》

TensorFlow的Tensor操作，包括：

• 数学操作：在tf.math里面
• 随机采样：在tf.random里面
• 线性代数：在tf.linalg

结论：TensorFlow与PyTorch组织张量操作或函数的方式大不一样，有些还没有对应的操作。 TensorFlow与PyTorch组织张量操作或函数的方式大不一样