PyTorch_基础
第三方库：
from __future__ import print_function # 使print函数在python2.x版本中正常运行
import torch
import numpy as np
（1） print_function 使print函数在python2.x版本中正常运行。
（2） torch 包包含了多维张量的数据结构, 以及基于其上的多种数学操作. 此外, 它还提供了许多用于高效序列化 Tensor 和任意类型的实用工具包, 以及一起其它有用的实用工具包。
（3）numpy的数组类（numpy.array）提供很多数组计算的便捷方法。
1.张量
（1）未初始化矩阵，其在使用之前不包含明确的已知值。
x = torch.empty(5, 3)
print(x)
输出：
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
（2）随机初始化矩阵
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
输出：
tensor([[0.6259, 0.0797, 0.8297],
[0.6732, 0.7944, 0.2363],
[0.6775, 0.2497, 0.3846],
[0.8515, 0.5171, 0.6957],
[0.7759, 0.6000, 0.1323]])
（3）构造一个填充零long类型的矩阵
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)
输出：
tensor([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
（4）从数据构造张量
x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)
输出：
tensor([5.5000, 3.0000])
（5）在现有张量的基础上创建张量
x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double) #构建一个新的x张量
print(x)
x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)
# 构建一个与原x类似大小的随机张量，并改变数据类型
print(x)
输出：
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
tensor([[ 0.5955, -0.2528, -0.2648],
[ 0.7689, 0.2396, -0.0121],
[ 1.3478, 0.0460, 0.0255],
[ 0.1266, -1.1526, -0.5546],
[-0.2001, -0.0542, -0.6439]])
（6）得到张量的大小
print(x.size())
输出：
torch.Size([5, 3])
（7）加法
y = torch.rand(5, 3)
print(x + y)
print(torch.add(x, y))
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)
# adds x to y
y.add_(x)
# 任何变异张量的操作都是用_
# 例如：x.copy_(y), x.t_()，将会改变x
print(y)
输出：
tensor([[ 1.1550, 0.5950, -0.0519],
[ 1.3954, 0.9232, 0.8904],
[ 1.7020, 0.8187, 0.0265],
[ 0.3831, -0.6057, -0.2829],
[ 0.5647, 0.5976, 0.1128]])
tensor([[ 1.1550, 0.5950, -0.0519],
[ 1.3954, 0.9232, 0.8904],
[ 1.7020, 0.8187, 0.0265],
[ 0.3831, -0.6057, -0.2829],
[ 0.5647, 0.5976, 0.1128]])
tensor([[ 1.1550, 0.5950, -0.0519],
[ 1.3954, 0.9232, 0.8904],
[ 1.7020, 0.8187, 0.0265],
[ 0.3831, -0.6057, -0.2829],
[ 0.5647, 0.5976, 0.1128]])
tensor([[ 1.1550, 0.5950, -0.0519],
[ 1.3954, 0.9232, 0.8904],
[ 1.7020, 0.8187, 0.0265],
[ 0.3831, -0.6057, -0.2829],
[ 0.5647, 0.5976, 0.1128]])
（8）索引
print(x[:, 1])
输出：
# 输出为x的第二列
tensor([-0.2528, 0.2396, 0.0460, -1.1526, -0.0542])
（9）调整大小；使用torch.view调整张量的大小/形状
x = torch.randn(4, 4)
y = x.view(16) # y是x的1维情况
z = x.view(2, 8) # z是x的2行8列情况
print(x)
print(y)
print(z)
print(x.size(), y.size(), z.size())
输出：
tensor([[-0.4242, 0.5593, -0.4173, -0.0495],
[ 0.1649, -0.3614, 1.6300, 0.3331],
[-0.3961, 0.1895, -0.2653, -0.1173],
[ 0.4377, 0.4657, 0.3130, 0.4540]])
tensor([-0.4242, 0.5593, -0.4173, -0.0495, 0.1649, -0.3614, 1.6300, 0.3331,
-0.3961, 0.1895, -0.2653, -0.1173, 0.4377, 0.4657, 0.3130, 0.4540])
tensor([[-0.4242, 0.5593, -0.4173, -0.0495, 0.1649, -0.3614, 1.6300, 0.3331],
[-0.3961, 0.1895, -0.2653, -0.1173, 0.4377, 0.4657, 0.3130, 0.4540]])
torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8])
（10）Python数字获取；当只有一个元素张量，可以使用.item()获取
x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())
输出：
tensor([-0.8748])
-0.8748161792755127
2.张量与numpy
（1）张量转换为数组
a = torch.ones(5)
print(a)
b = a.numpy() # 张量转换为数组
print(b)
a.add_(1)
print(a)
print(b) # a变b也跟着变
输出：
tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
[1. 1. 1. 1. 1.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
[2. 2. 2. 2. 2.]
（2）数组转换为张量
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a) # 数组转换为张量
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
输出：
[2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
3.CUDA张量
目的是使张量计算在GPU上运行，对于重复性的矩阵计算工作效率有明显的提升。采用.to方法可以将张量移动到任何设备上。
# 只有CUDA可用时，我们才能运行此单元
# 我们将使用“torch.device”对象将张量移入和移出GPU
x = torch.rand(3, 5)
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda") # CUDA设备对象
y = torch.ones_like(x, device=device) # 直接在gpu上创建张量
x = x.to(device) # 或者只使用字符串“to”（“cuda”）。``
z = x + y
print(z)
print(z.to("cpu", torch.double)) # ``.to``也可以一起更改数据类型！
输出：
[2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)