<jupyter_start><jupyter_text>查阅文档 由于本书篇幅的限制，我们不可能介绍每一个PyTorch函数和类（你可能也不希望我们这样做）。API文档、其他教程和示例提供了本书之外的大量文档。在本节中，我们为你提供了一些查看PyTorch API的指导。  查找模块中的所有函数和类为了知道模块中可以调用哪些函数和类，我们调用`dir`函数。例如，我们可以(**查询随机数生成模块中的所有属性：**)<jupyter_code>import torch

print(dir(torch.distributions))<jupyter_output>['AbsTransform', 'AffineTransform', 'Bernoulli', 'Beta', 'Binomial', 'CatTransform', 'Categorical', 'Cauchy', 'Chi2', 'ComposeTransform', 'ContinuousBernoulli', 'CorrCholeskyTransform', 'Dirichlet', 'Distribution', 'ExpTransform', 'Exponential', 'ExponentialFamily', 'FisherSnedecor', 'Gamma', 'Geometric', 'Gumbel', 'HalfCauchy', 'HalfNormal', 'Independent', 'IndependentTransform', 'Kumaraswamy', 'LKJCholesky', 'Laplace', 'LogNormal', 'LogisticNormal', 'LowRankMultivariateNormal', 'LowerCholeskyTransform', 'MixtureSameFamily', 'Multinomial', 'MultivariateNormal', 'NegativeBinomial', 'Normal', 'OneHotCategorical', 'OneHotCategoricalStraightThrough', 'Pareto', 'Poisson', 'PowerTransform', 'RelaxedBernoulli', 'RelaxedOneHotCategorical', 'ReshapeTransform', 'SigmoidTransform', 'SoftmaxTransform', 'StackTransform', 'StickBreakingTransform', 'StudentT', 'TanhTransform', 'Transform', 'TransformedDistribution', 'Uniform', 'VonMises', 'Weibull', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__'[...]<jupyter_text>通常，我们可以忽略以`__`开始和结束的函数（Python中的特殊对象）或以单个`_`开始的函数（通常是内部函数）。根据剩余的函数名或属性名，我们可能会猜测这个模块提供了各种生成随机数的方法，包括从均匀分布（`uniform`）、正态分布（`normal`）和多项分布（`multinomial`）中采样。 查找特定函数和类的用法有关如何使用给定函数或类的更具体说明，我们可以调用`help`函数。例如，我们来[**查看张量`ones`函数的用法。**]<jupyter_code>help(torch.ones)<jupyter_output>Help on built-in function ones:

ones(...)
    ones(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
    
    Returns a tensor filled with the scalar value `1`, with the shape defined
    by the variable argument :attr:`size`.
    
    Args:
        size (int...): a sequence of integers defining the shape of the output tensor.
            Can be a variable number of arguments or a collection like a list or tuple.
    
    Keyword arguments:
        out (Tensor, optional): the output tensor.
        dtype (:class:`torch.dtype`, optional): the desired data type of returned tensor.
            Default: if ``None``, uses a global default (see :func:`torch.set_default_tensor_type`).
        layout (:class:`torch.layout`, optional): the desired layout of returned Tensor.
            Default: ``torch.strided``.
        device (:class:`torch.device`, optional): the desired device of returned tensor.
            Default: if ``None``, uses the cur[...]<jupyter_text>从文档中，我们可以看到`ones`函数创建一个具有指定形状的新张量，并将所有元素值设置为1。让我们来[**运行一个快速测试**]来确认这一解释：<jupyter_code>torch.ones(4)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.14678899082568808, 'fraction_numerical': 0.0014678899082568807, 'mean_word_length': 7.06508875739645, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 11, '<?xml version=': 0, '>': 12, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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