Index Symbols | A | B | C | D | E | F | G | H | I | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Z Symbols **kwargs (giagrad.Tensor.empty parameter), [1] (giagrad.tensor.Function.forward parameter), [1] (giagrad.Tensor.pad parameter), [1] **padding_kwargs (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] *kwargs (giagrad.Tensor.comm parameter), [1] *newshape (giagrad.Tensor.reshape parameter), [1] *operands (giagrad.Tensor.einsum parameter), [1] *padding (giagrad.Tensor.pad parameter), [1] *tensors (giagrad.Tensor.comm parameter), [1] (giagrad.tensor.Function.forward parameter), [1] A a (giagrad.Tensor.uniform parameter), [1] abs() (giagrad.Tensor method) Adadelta (class in giagrad) Adam (class in giagrad) Adamax (class in giagrad) add() (giagrad.Tensor method) add_module() (giagrad.nn.Module method) affine (giagrad.nn.BatchNormND parameter), [1] alpha (giagrad.Tensor.elu parameter), [1] append() (giagrad.nn.Sequential method) apply() (giagrad.nn.Module method) axes (giagrad.Tensor.permute parameter), [1] axis (giagrad.Tensor.log_softmax parameter), [1] (giagrad.Tensor.max parameter), [1] (giagrad.Tensor.mean parameter), [1] (giagrad.Tensor.min parameter), [1] (giagrad.Tensor.softmax parameter), [1] (giagrad.Tensor.squeeze parameter), [1] (giagrad.Tensor.std parameter), [1] (giagrad.Tensor.sum parameter), [1] (giagrad.Tensor.unsqueeze parameter), [1] (giagrad.Tensor.var parameter), [1] axis0 (giagrad.Tensor.swapaxes parameter), [1] axis1 (giagrad.Tensor.swapaxes parameter), [1] B b (giagrad.Tensor.uniform parameter), [1] backward() (giagrad.Tensor method) (giagrad.tensor.Function method) BatchNormND (class in giagrad.nn) beta (giagrad.Tensor.mish parameter), [1] (giagrad.Tensor.silu parameter), [1] (giagrad.Tensor.softplus parameter), [1] bias (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] (giagrad.nn.Linear parameter), [1] C calculate_gain() (in module giagrad) comm() (giagrad.Tensor class method) constant() (giagrad.Tensor method) Conv1D (class in giagrad.nn) Conv2D (class in giagrad.nn) Conv3D (class in giagrad.nn) CrossEntropyLoss (class in giagrad.nn) D ddof (giagrad.Tensor.std parameter), [1] (giagrad.Tensor.var parameter), [1] dilation (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] dimensions (giagrad.nn.LayerNorm parameter), [1] dirac() (giagrad.Tensor method) div() (giagrad.Tensor method) draw_dot() (in module giagrad.display) Dropout (class in giagrad.nn) DropoutND (class in giagrad.nn) dtype (giagrad.Tensor property) E einsum() (giagrad.Tensor method) elementwise_affine (giagrad.nn.LayerNorm parameter), [1] ELU (class in giagrad.nn) elu() (giagrad.Tensor method) empty() (giagrad.Tensor class method) eps (giagrad.Adadelta parameter), [1] (giagrad.nn.BatchNormND parameter), [1] (giagrad.nn.LayerNorm parameter), [1] (giagrad.Tensor.std parameter), [1] eval() (giagrad.nn.Module method) exp() (giagrad.Tensor method) F fill_value (giagrad.Tensor.constant parameter), [1] fn (giagrad.nn.Module.apply parameter), [1] forward() (giagrad.tensor.Function method) G gain (giagrad.Tensor.orthogonal parameter), [1] (giagrad.Tensor.xavier_normal parameter), [1] (giagrad.Tensor.xavier_uniform parameter), [1] GELU (class in giagrad.nn) gelu() (giagrad.Tensor method) giagrad.Tensor (class in giagrad) giagrad.tensor.Function (class in giagrad) grad (giagrad.display.draw_dot parameter) groups (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] (giagrad.Tensor.dirac parameter), [1] H Hardswish (class in giagrad.nn) hardswish() (giagrad.Tensor method) I in_features (giagrad.nn.Linear parameter), [1] K kaiming_normal() (giagrad.Tensor method) kaiming_uniform() (giagrad.Tensor method) keepdims (giagrad.Tensor.max parameter), [1] (giagrad.Tensor.mean parameter), [1] (giagrad.Tensor.min parameter), [1] (giagrad.Tensor.std parameter), [1] (giagrad.Tensor.sum parameter), [1] (giagrad.Tensor.var parameter), [1] kernel_size (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] L LayerNorm (class in giagrad.nn) LeakyReLU (class in giagrad.nn) leakyrelu() (giagrad.Tensor method) limit (giagrad.Tensor.mish parameter), [1] (giagrad.Tensor.softplus parameter), [1] Linear (class in giagrad.nn) log() (giagrad.Tensor method) log_softmax() (giagrad.Tensor method) LogSoftmax (class in giagrad.nn) lr (giagrad.Adadelta parameter), [1] M matmul() (giagrad.Tensor method) max() (giagrad.Tensor method) maximize (giagrad.Adadelta parameter), [1] mean() (giagrad.Tensor method) min() (giagrad.Tensor method) Mish (class in giagrad.nn) mish() (giagrad.Tensor method) mode (giagrad.Tensor.kaiming_normal parameter), [1] (giagrad.Tensor.kaiming_uniform parameter), [1] (giagrad.Tensor.pad parameter), [1] Module (class in giagrad.nn) module (giagrad.nn.Module.add_module parameter), [1] momentum (giagrad.nn.BatchNormND parameter), [1] mu (giagrad.Tensor.normal parameter), [1] mul() (giagrad.Tensor method) N name (giagrad.nn.Module.add_module parameter), [1] ndim (giagrad.Tensor property) neg_slope (giagrad.calculate_gain parameter) (giagrad.Tensor.kaiming_normal parameter), [1] (giagrad.Tensor.kaiming_uniform parameter), [1] (giagrad.Tensor.leakyrelu parameter), [1] no_grad() (giagrad.Tensor method) nonlinearity (giagrad.calculate_gain parameter) (giagrad.Tensor.kaiming_normal parameter), [1] (giagrad.Tensor.kaiming_uniform parameter), [1] normal() (giagrad.Tensor method) O ones() (giagrad.Tensor method) optimization (giagrad.Tensor.einsum parameter), [1] orthogonal() (giagrad.Tensor method) other (giagrad.Tensor.add parameter), [1] (giagrad.Tensor.div parameter), [1] (giagrad.Tensor.matmul parameter), [1] (giagrad.Tensor.mul parameter), [1] (giagrad.Tensor.pow parameter), [1] (giagrad.Tensor.sub parameter), [1] out_channels (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] out_features (giagrad.nn.Linear parameter), [1] P pad() (giagrad.Tensor method) padding (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] padding_mode (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] parameters() (giagrad.nn.Module method) params (giagrad.Adadelta parameter), [1] partial (giagrad.tensor.Function.backward parameter), [1] permute() (giagrad.Tensor method) pow() (giagrad.Tensor method) pred (giagrad.nn.CrossEntropyLoss parameter), [1] Q quick_gelu() (giagrad.Tensor method) QuickGELU (class in giagrad.nn) R rankdir (giagrad.display.draw_dot parameter) reciprocal() (giagrad.Tensor method) ReLU (class in giagrad.nn) relu() (giagrad.Tensor method) ReLU6 (class in giagrad.nn) relu6() (giagrad.Tensor method) requires_grad_() (giagrad.Tensor method) reshape() (giagrad.Tensor method) retain_graph (giagrad.Tensor.backward parameter), [1] rho (giagrad.Adadelta parameter), [1] S Sequential (class in giagrad.nn) SGD (class in giagrad) shape (giagrad.display.draw_dot parameter) (giagrad.Tensor property) (giagrad.Tensor.empty parameter), [1] Sigmoid (class in giagrad.nn) sigmoid() (giagrad.Tensor method) SiLU (class in giagrad.nn) silu() (giagrad.Tensor method) size (giagrad.Tensor property) Softmax (class in giagrad.nn) softmax() (giagrad.Tensor method) SoftPlus (class in giagrad.nn) softplus() (giagrad.Tensor method) sparse() (giagrad.Tensor method) sparsity (giagrad.Tensor.sparse parameter), [1] sqrt() (giagrad.Tensor method) square() (giagrad.Tensor method) squeeze() (giagrad.Tensor method) std (giagrad.Tensor.normal parameter), [1] (giagrad.Tensor.sparse parameter), [1] std() (giagrad.Tensor method) step() (giagrad.Adadelta method) (giagrad.Adam method) (giagrad.Adamax method) (giagrad.SGD method) stride (giagrad.nn.Conv1D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv2D parameter), [1] (giagrad.nn.Conv3D parameter), [1] sub() (giagrad.Tensor method) subscripts (giagrad.Tensor.einsum parameter), [1] sum() (giagrad.Tensor method) swapaxes() (giagrad.Tensor method) T T (giagrad.Tensor property) Tanh (class in giagrad.nn) tanh() (giagrad.Tensor method) target (giagrad.nn.CrossEntropyLoss parameter), [1] track_running_stats (giagrad.nn.BatchNormND parameter), [1] train() (giagrad.nn.Module method) U uniform() (giagrad.Tensor method) unsqueeze() (giagrad.Tensor method) V var() (giagrad.Tensor method) W weight_decay (giagrad.Adadelta parameter), [1] X xavier_normal() (giagrad.Tensor method) xavier_uniform() (giagrad.Tensor method) Z zero_grad() (giagrad.Adadelta method) (giagrad.Adam method) (giagrad.Adamax method) (giagrad.nn.Module method) (giagrad.SGD method) zeros() (giagrad.Tensor method)