【03 常用函数】

参考：https://blog.csdn.net/qq_40089648/article/details/89022804
quad 利用lambda定义匿名函数。

g = lambda a, b: a + b  # 求 x+1 的和
print(g(1, 2))
# 上面函数等价于

输出结果为

3

上面函数等价为

def g(a, b):
    return a+b

参考： http://c.biancheng.net/view/2239.html
quad sorted函数基本语法见下

list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)

参数：其中iterable 表示指定的序列；key 参数可以自定义排序规则函数；reverse 参数为False为升序（默认），反之为降序。
返回值：返回一个排好序的列表，不影响原序列。

#对元组进行排序
a = (5,4,3,1,2)
# 返回为升序排列的列表，而非元组
print(sorted(a))
# 不改变原序列
print(a)

#字典默认按照key进行排序
a = {4:1, 5:2, 3:3, 2:6, 1:8}
print(sorted(a.items()))

#对字符串进行排序
a = "51423"
print(sorted(a))

输出结果为

[1, 2, 3, 4, 5]
(5, 4, 3, 1, 2)
[(1, 8), (2, 6), (3, 3), (4, 1), (5, 2)]
['1', '2', '3', '4', '5']

传入key参数（函数），实现不同的排序方式，以匿名函数为例：

#利用key使得字典按照value进行排序
a = {4:1, 5:2, 3:3, 2:6, 1:8}
print(sorted(a.items(), key=lambda x : x[1]))

输出结果为

[(4, 1), (5, 2), (3, 3), (2, 6), (1, 8)]

参考：
https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/107672533

quad call函数使得类对象可以像函数一样调用

class A():
    def __init__(self):
        pass

    def __call__(self, params):
        print('you are using function call')
        print('the params is ', params)

a = A()
a(10) # 类对象可以像函数一样调用

输出结果为

you are using function call
the params is  10

quad 我们自己定义的神经网络常常会像下面这样使用，虽然class A中没有定义call函数，但是forward函数仍然被调用了，这是因为class A继承的nn.Module中定义了call函数，并且call函数调用了forward函数，class A覆盖了nn.Module的forward函数，则class A的forward函数就被调用了。

from torch import nn

class A(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        pass

    def forward(self, params):
        print('you are using function forward')
        print('the params is ', params)

a = A()
a(10)

输出结果为

you are using function forward
the params is  10

quad

quad torch.view()与numpy.reshape()基本等价

import numpy as np
import torch

a = np.ones(shape=(2, 3))
print(a.reshape(-1, 6))
b = torch.ones(size=(2, 3))
print(b.view(-1, 6))

输出结果为：

[[1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
tensor([[1., 1., 1., 1., 1., 1.]])