pytorch函数说明
    PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了一组强大的函数和工具，可以帮助您在构建神经网络时更加高效和灵活。以下是一些常用的PyTorch函数及其说明：
    1. sor()：创建一个张量，即一个n维数组。
    2. s()和s()：创建一个指定形状的全零或全一张量。
    3. torch.randn()：创建一个指定形状的随机张量，其中元素是从标准正态分布中随机抽取的。
    4. torch.cat()：将多个张量沿指定维度拼接在一起。
    5. torch.stack()：将多个张量沿新的维度堆叠在一起。
    6. anspose()：交换张量的维度。
    7. torch.matmul()：执行矩阵乘法。
    8. Module()：创建一个自定义的神经网络模块。
    9. Linear()：添加一个线性层到神经网络中。
    10. torch.optim.Optimizer()：创建一个优化器用于调整神经网络中的参数。
    11. lu()：执行ReLU激活函数。
    12. functional.softmax()：执行softmax激活函数。
    这些函数只是PyTorch提供的众多函数之一，您还可以使用Python的其他功能和库来扩展您的深度学习应用程序。
trunc函数是什么

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