Pytorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack，其用法和接口都与之类似。
常用的线性函数如下：
| 函数@H_404_10@ | 功能@H_404_10@ |
| trace@H_404_10@ | 对角线元素之和（矩阵的迹）@H_404_10@ |
| diag@H_404_10@ | 对角线元素@H_404_10@ |
| triu/tril@H_404_10@ | 矩阵的上三角/下三角，可指定偏移量@H_404_10@ |
| mm/bmm@H_404_10@ | 矩阵乘法，batch的矩阵乘法@H_404_10@ |
| t@H_404_10@ | 转置@H_404_10@ |
| dot/cross@H_404_10@ | 内积/外积@H_404_10@ |
| inverse@H_404_10@ | 求逆矩阵@H_404_10@ |
| svd@H_404_10@ | 奇异值分解@H_404_10@ |
注意：矩阵的转置会使存储空间不连续，需调用它的.contiguous方法转为连续。
例如：
import torch as t b=a.t() b.is_contiguous() 输出：False b=b.contiguous() b.is_contiguous() 输出：True