ot.backend

POT的多库后端

目标是编写与后端无关的代码。无论您使用的是 Numpy、PyTorch、Jax、Cupy 还是 Tensorflow，POT 代码都应该能够正常工作。 要实现这一点，POT 提供了后端类，这些类实现了各自后端的函数，模仿 Numpy API。作为约定，我们使用 nx 而不是 np 来引用后端。

示例

>>> from ot.utils import list_to_array
>>> from ot.backend import get_backend
>>> def f(a, b):  # the function does not know which backend to use
...     a, b = list_to_array(a, b)  # if a list in given, make it an array
...     nx = get_backend(a, b)  # infer the backend from the arguments
...     c = nx.dot(a, b)  # now use the backend to do any calculation
...     return c

警告

Tensorflow 只能与 Numpy API 一起使用。要激活它，请运行以下命令：

from tensorflow.python.ops.numpy_ops import np_config
np_config.enable_numpy_behavior()

性能

• 中央处理器: Intel(R) Xeon(R) Gold 6248中央处理器 @ 2.50GHz

• GPU: 特斯拉 V100-SXM2-32GB

• 基准日期：2021年12月8日

• 基准测试的提交: PR #316, https://github.com/PythonOT/POT/pull/316

Sinkhorn Knopp - 在100次运行上取平均
位数							32 位
设备	中央处理器	图形处理器
样本大小	Numpy	Pytorch	Tensorflow	Cupy	Jax	Pytorch	Tensorflow
50	0.0008	0.0022	0.0151	0.0095	0.0193	0.0051	0.0293
100	0.0005	0.0013	0.0097	0.0057	0.0115	0.0029	0.0173
500	0.0009	0.0016	0.0110	0.0058	0.0115	0.0029	0.0166
1000	0.0021	0.0021	0.0145	0.0056	0.0118	0.0029	0.0168
2000	0.0069	0.0043	0.0278	0.0059	0.0118	0.0030	0.0165
5000	0.0707	0.0314	0.1395	0.0074	0.0125	0.0035	0.0198
位大小							64 位
设备	中央处理器	图形处理器
样本大小	Numpy	Pytorch	Tensorflow	Cupy	Jax	Pytorch	Tensorflow
50	0.0008	0.0020	0.0154	0.0093	0.0191	0.0051	0.0328
100	0.0005	0.0013	0.0094	0.0056	0.0114	0.0029	0.0169
500	0.0013	0.0017	0.0120	0.0059	0.0116	0.0029	0.0168
1000	0.0034	0.0027	0.0177	0.0058	0.0118	0.0029	0.0167
2000	0.0146	0.0075	0.0436	0.0059	0.0120	0.0029	0.0165
5000	0.1467	0.0568	0.2468	0.0077	0.0146	0.0045	0.0204

函数

ot.backend.get_available_backend_implementations()

返回可用的后端实现列表。

ot.backend.get_backend(*args)

返回一个输入数组列表的正确后端

接受参数中的None条目，并忽略它们

如果所有数组不来自相同的后端，也会引发TypeError

ot.backend.get_backend_list()

返回所有可用后端的实例。

请注意，此函数强制所有检测到的实现被实例化，即使之前未使用特定的后端。请小心，因为后端的实例化可能导致副作用，例如 GPU 内存的预分配。有关更多详细信息，请参阅文档。如果您只需要知道哪些实现是可用的，请使用 :py:func:`ot.backend.get_available_backend_implementations，该函数不会强制创建后端对象的实例。

ot.backend.to_numpy(*args)

从任何兼容的后端返回numpy数组

类

class ot.backend.Backend

后端抽象类。 实现： JaxBackend, NumpyBackend, TorchBackend, CupyBackend, TensorflowBackend

• __name__类属性指的是后端的名称。

• 变量 __type__ 类属性指的是后端使用的数据结构。

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=None)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(a)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

detach(*arrays)

将张量从计算图中分离

查看: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.detach.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

from_numpy(*arrays, type_as=None)

创建张量，克隆一个numpy数组，具有给定的精度（默认为输入的精度）和给定的设备（在使用GPU的情况下）

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=None)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=None)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

to_numpy(*arrays)

返回张量的numpy版本

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x, y)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.CupyBackend

CuPy 后端的实现

• __name__ 是 “cupy”

• __type__ 是 cp.ndarray

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(x)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.JaxBackend

后端的JAX实现

• __name__ 是 “jax”

• __type__ 是 jax.numpy.ndarray

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(x)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.NumpyBackend

NumPy 后端实现

• __name__ 是 “numpy”

• __type__ 是 np.ndarray

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(a)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.TensorflowBackend

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(x)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.TorchBackend

后端的PyTorch实现

• __name__ 是 “torch”

• __type__ 是 torch.Tensor

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(x)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.Backend

后端抽象类。 实现： JaxBackend, NumpyBackend, TorchBackend, CupyBackend, TensorflowBackend

• __name__类属性指的是后端的名称。

• 变量 __type__ 类属性指的是后端使用的数据结构。

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=None)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(a)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

detach(*arrays)

将张量从计算图中分离

查看: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.detach.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

from_numpy(*arrays, type_as=None)

创建张量，克隆一个numpy数组，具有给定的精度（默认为输入的精度）和给定的设备（在使用GPU的情况下）

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=None)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=None)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

to_numpy(*arrays)

返回张量的numpy版本

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x, y)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.CupyBackend

CuPy 后端的实现

• __name__ 是 “cupy”

• __type__ 是 cp.ndarray

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(x)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.JaxBackend

后端的JAX实现

• __name__ 是 “jax”

• __type__ 是 jax.numpy.ndarray

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(x)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.NumpyBackend

NumPy 后端实现

• __name__ 是 “numpy”

• __type__ 是 np.ndarray

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(a)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.TensorflowBackend

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(x)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

class ot.backend.TorchBackend

后端的PyTorch实现

• __name__ 是 “torch”

• __type__ 是 torch.Tensor

abs(a)

逐元素计算绝对值。

此函数遵循来自 numpy.absolute 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.absolute.html

allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

如果两个数组在容差范围内逐元素相等，则返回 True。

此函数遵循来自 numpy.allclose 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.allclose.html

any(a)

测试沿给定维度的任何张量元素是否评估为真。

此函数遵循来自 numpy.any 的 API

请参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.any.html

arange(stop, start=0, step=1, type_as=None)

返回特定区间内均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.arange 的API

请查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arange.html

argmax(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最大值的索引。

这个函数遵循来自 numpy.argmax 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html

argmin(a, axis=None)

返回张量在给定维度上的最小值的索引。

此函数遵循来自 numpy.argmin 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmin.html

argsort(a, axis=-1)

返回将张量排序的索引。

此函数遵循来自 numpy.argsort 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html

array_equal(a, b)

如果两个数组具有相同的形状和元素，则返回True，否则返回False。

此函数遵循numpy.array_equal的API。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_equal.html

assert_same_dtype_device(a, b)

检查两个给定输入是否具有相同的数据类型以及相同的设备

atan2(a, b)

逐元素反正切

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.arctan2.html

bitsize(type_as)

给定张量的数据类型所使用的比特数。

clip(a, a_min, a_max)

限制张量中的值。

此函数遵循numpy.clip的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.clip.html

concatenate(arrays, axis=0)

沿着现有维度连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.concatenate 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html

coo_matrix(data, rows, cols, shape=None, type_as=None)

创建一个稀疏张量，采用坐标格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html

copy(a)

返回给定张量的副本。

这个函数遵循来自 numpy.copy 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.copy.html

cumsum(a, axis=None)

返回给定维度上张量元素的累计和。

这个函数遵循来自 numpy.cumsum 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.cumsum.html

det(x)

计算数组的行列式。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.det.html

device_type(type_as)

根据给定张量所在设备返回CPU或GPU。

diag(a, k=0)

提取或构造对角张量。

该函数遵循来自 numpy.diag 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.diag.html

dot(a, b)

返回两个张量的点积。

此函数遵循来自 numpy.dot 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

dtype_device(a)

返回给定张量的 dtype 和设备。

eigh(a)

计算对称张量的特征值和特征向量。

此函数遵循来自 scipy.linalg.eigh 的 API。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html

einsum(subscripts, *operands)

对操作数评估爱因斯坦求和约定。

该函数遵循来自 numpy.einsum 的API

请参见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.einsum.html

eliminate_zeros(a, threshold=0.0)

从稀疏张量中移除小于给定阈值的条目。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros 的 API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.eliminate_zeros.html

exp(a)

逐元素计算指数值。

此函数遵循来自 numpy.exp 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.exp.html

eye(N, M=None, type_as=None)

创建给定大小的单位矩阵。

该函数遵循来自 numpy.eye 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.eye.html

flip(a, axis=None)

沿给定维度反转张量中元素的顺序。

此函数遵循来自 numpy.flip 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.flip.html

floor(a)

返回输入的元素的下限

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.floor.html

full(shape, fill_value, type_as=None)

创建一个具有给定形状的张量，并用给定值填充。

该函数遵循来自 numpy.full 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.full.html

inv(a)

计算矩阵的逆。

此函数遵循来自 scipy.linalg.inv 的 API。

请查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.inv.html

is_floating_point(a)

返回输入是否由浮点数组成

isfinite(a)

逐元素测试有限性（非无限和非数字）。

该函数遵循来自 numpy.isfinite 的API。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isfinite.html

isinf(a)

逐元素测试正无穷大或负无穷大，并返回布尔张量作为结果。

此函数遵循来自 numpy.isinf 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isinf.html

isnan(a)

逐元素测试是否为NaN，并将结果返回为布尔张量。

这个函数遵循来自 numpy.isnan 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.isnan.html

issparse(a)

检查输入张量是否为稀疏张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.issparse 的API

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.issparse.html

kl_div(p, q, mass=False, eps=1e-16)

计算（广义）Kullback-Leibler散度。

此函数遵循来自 scipy.stats.entropy 的 API。

参数 eps 用于避免数值错误，并添加在日志中。

\[KL(p,q) = \langle \mathbf{p}, log(\mathbf{p} / \mathbf{q} + eps \rangle + \mathbb{1}_{mass=True} \langle \mathbf{q} - \mathbf{p}, \mathbf{1} \rangle\]

查看: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html

linspace(start, stop, num, type_as=None)

在给定区间内返回指定数量的均匀间隔的值。

此函数遵循来自 numpy.linspace 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linspace.html

log(a)

逐元素计算自然对数。

该函数遵循来自 numpy.log 的API

请查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.log.html

logsumexp(a, axis=None)

计算输入元素指数和的对数。

此函数遵循来自 scipy.special.logsumexp 的 API

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.special.logsumexp.html

matmul(a, b)

两个数组的矩阵乘积。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html#numpy.matmul

max(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

此函数遵循来自 numpy.amax 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amax.html

maximum(a, b)

返回数组元素的逐元素最大值。

此函数遵循来自 numpy.maximum 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.maximum.html

mean(a, axis=None)

计算张量沿给定维度的算术平均值。

此函数遵循来自 numpy.mean 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html

median(a, axis=None)

计算张量在给定维度上的中位数。

此函数遵循来自 numpy.median 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html

meshgrid(a, b)

从坐标向量返回坐标矩阵（Numpy 约定）。

该函数遵循numpy.meshgrid的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

min(a, axis=None, keepdims=False)

返回数组的最大值或在给定维度上的最大值。

这个函数遵循来自 numpy.amin 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.amin.html

minimum(a, b)

返回数组元素的逐元素最小值。

该函数遵循来自 numpy.minimum 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.minimum.html

nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)

将NaN替换为零，将无穷大替换为大型有限数字或用户定义的数字。

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nan_to_num.html#numpy.nan_to_num

norm(a, axis=None, keepdims=False)

计算矩阵的弗罗贝尼乌斯范数。

此函数遵循来自 numpy.linalg.norm 的 API

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.norm.html

ones(shape, type_as=None)

创建一个全为一的张量。

此函数遵循来自 numpy.ones 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ones.html

outer(a, b)

计算两个向量之间的外积。

此函数遵循来自 numpy.outer 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.outer.html

power(a, exponents)

第一个张量的元素逐个提升到第二个张量的幂。

该函数遵循来自 numpy.power 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.power.html

prod(a, axis=0)

返回所有元素的乘积。

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.prod.html

qr(a)

返回QR分解

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.qr.html

rand(*size, type_as=None)

生成均匀随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

randn(*size, type_as=None)

生成正态高斯随机数。

此函数遵循来自 numpy.random.rand 的API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

repeat(a, repeats, axis=None)

重复张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.repeat 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

reshape(a, shape)

不改变数据的情况下，给张量赋予新的形状。

该函数遵循来自 numpy.reshape 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

searchsorted(a, v, side='left')

找到应该插入元素以保持给定张量中的顺序的索引。

此函数遵循来自 numpy.searchsorted 的 API

请参阅: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.searchsorted.html

seed(seed=None)

设置随机生成器的种子。

这个函数遵循来自 numpy.random.seed 的 API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.seed.html

set_gradients(val, inputs, grads)

定义相对于输入的值 val 的梯度

sign(a)

返回一个元素逐个指示一个数字的符号。

此函数遵循来自 numpy.sign 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sign.html

solve(a, b)

求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

此函数遵循来自 numpy.linalg.solve 的 API。

参见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html

sort(a, axis=-1)

返回一个排序后的张量副本。

此函数遵循来自 numpy.sort 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html

sort2(a, axis=-1)

返回排序后的数组和排序数组的索引

查看： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.sort.html

sqrt(a)

返回张量的非负平方根，逐元素进行。

此函数遵循来自 numpy.sqrt 的api

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sqrt.html

sqrtm(a)

计算矩阵的平方根。 需要输入对称的半正定。

这个函数遵循scipy.linalg.sqrtm的API，允许批处理。

见： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html

squeeze(a, axis=None)

从a中移除长度为一的轴。

此函数遵循来自 numpy.squeeze 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.squeeze.html

stack(arrays, axis=0)

在新的维度上连接一系列张量。

此函数遵循来自 numpy.stack 的 API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.stack.html

std(a, axis=None)

计算给定维度上张量的标准差。

此函数遵循来自 numpy.std 的 API

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.std.html

sum(a, axis=None, keepdims=False)

对给定维度的张量元素求和。

该函数遵循来自 numpy.sum 的 API

查看： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sum.html

take_along_axis(arr, indices, axis)

沿给定维度收集张量的元素。

此函数遵循来自 numpy.take_along_axis 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.take_along_axis.html

tile(a, reps)

通过重复给定次数的数字构建数组

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.tile.html

tocsr(a)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

此函数遵循来自 scipy.sparse.coo_matrix.tocsr 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.tocsr.html

todense(a)

将稀疏张量转换为密集张量。

此函数遵循来自 scipy.sparse.csr_matrix.toarray 的 API

请参见: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.toarray.html

trace(a)

返回数组沿对角线的和。

这个函数遵循来自 numpy.trace 的API。

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.trace.html

transpose(a, axes=None)

返回一个张量，该张量是a的转置版本。给定的维度dim0和dim1被交换。

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.transpose.html

unique(a, return_inverse=False)

查找给定张量的唯一元素。

此函数遵循来自 numpy.unique 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.unique.html

where(condition, x=None, y=None)

根据条件从 x 或 y 中返回选定的元素。

此函数遵循来自 numpy.where 的API

见： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

zero_pad(a, pad_width, value=0)

用给定的值（默认是0）填充一个张量。

此函数遵循来自 numpy.pad 的API

查看: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.pad.html

zeros(shape, type_as=None)

创建一个满是零的张量。

该函数遵循来自 numpy.zeros 的api

见: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html

ot.backend.get_available_backend_implementations()

返回可用的后端实现列表。

ot.backend.get_backend(*args)

返回一个输入数组列表的正确后端

接受参数中的None条目，并忽略它们

如果所有数组不来自相同的后端，也会引发TypeError

ot.backend.get_backend_list()

返回所有可用后端的实例。

请注意，此函数强制所有检测到的实现被实例化，即使之前未使用特定的后端。请小心，因为后端的实例化可能导致副作用，例如 GPU 内存的预分配。有关更多详细信息，请参阅文档。如果您只需要知道哪些实现是可用的，请使用 :py:func:`ot.backend.get_available_backend_implementations，该函数不会强制创建后端对象的实例。

ot.backend.to_numpy(*args)

从任何兼容的后端返回numpy数组