PyTorch Tensor（一）【附代码】

PyTorch Tensor 介绍

目录

Tensor

1.Tensor Shape（形状）

2. Tensor Constructor （创建、初始化） 

3.Tensor Operators （简单操作） 

3.1 改变形状

3.2算术运算

4. 索引（类似numpy）

5. Broadcasting(类似numpy)

6.Tensor 和Numpy之间相互转换

---

1.Tensor Shape

 

2. Tensor Constructor

 

import torch
import numpy as np

1. 创建一个Tensor

# 未初始化
x = torch.empty(5,3)
x

tensor([[9.2755e-39, 1.0561e-38, 9.1837e-39],
        [9.9184e-39, 8.4490e-39, 9.6428e-39],
        [1.1112e-38, 9.5511e-39, 1.0102e-38],
        [1.0286e-38, 1.0194e-38, 9.6429e-39],
        [9.2755e-39, 9.1837e-39, 9.3674e-39]])

# 随机初始化
x = torch.rand([5,3])
x

tensor([[0.6631, 0.4854, 0.6094],
        [0.0914, 0.9664, 0.2811],
        [0.2526, 0.0601, 0.4049],
        [0.3359, 0.0137, 0.9214],
        [0.6712, 0.8900, 0.8775]])

 

x = torch.rand(5,3)
x

tensor([[0.7771, 0.9077, 0.3229],
        [0.6859, 0.0093, 0.5541],
        [0.9685, 0.5233, 0.6504],
        [0.9050, 0.9366, 0.4523],
        [0.1750, 0.6035, 0.4121]])

 

# 指定数据类型
x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64)
x

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)

 

1. 从列表和numpy array

x = torch.tensor([[1,1],[1,1]])

x

tensor([[1, 1],
        [1, 1]])

x = torch.from_numpy(np.array([[1.,-1],[-1,1]]))
y = torch.tensor(np.array([[1.,-1],[-1,1]]))
x==y

tensor([[True, True],
        [True, True]])

1. Zero tensor

x = torch.zeros([2,2])
x

tensor([[0., 0.],
        [0., 0.]])

 

1. Unit tensor

x = torch.ones([1,2,5])
x

tensor([[[1., 1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1., 1.]]])

 

3.Tensor Operators

3.1 改变形状

1. Unsqueeze:扩展一个新维度

x = torch.zeros([2,3])
x.shape

torch.Size([2, 3])

x = x.unsqueeze(1)
x.shape

torch.Size([2, 1, 3])

在第一个维度（dim1）上产生。增加一个dim1

1. Transpose 转置

x = torch.zeros([2,3])
x

tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])

x.shape

torch.Size([2, 3])

x = x.transpose(0,1)
x

tensor([[0., 0.],
        [0., 0.],
        [0., 0.]])

x.shape

torch.Size([3, 2])

x.size()

torch.Size([3, 2])

torch.size()返回的是一个元组，支持元组的所有操作

 

1. view()

y = x.view(15)
y

tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

z = x.view(-1,15) # -1所指的维度数可以通过其他维度推出
z

tensor([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])

print(x.shape,y.shape,z.shape)

torch.Size([5, 3]) torch.Size([15]) torch.Size([1, 15])

注：view()返回的tensor与源tensor共享内存，并不创建的新副本，更改其中一个，另外一个也会改变

x +=1
print(x)
print(y) # y也加了1

tensor([[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]])
tensor([2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.])

view() 仅仅改变了这个张量的观角度

那么如何创建一个新副本呢，即不跟之前的共享内存？

reshape() 可以改变形状，但是不能保证返回的是其拷贝---不推荐。 clone() 可以创造一个副本，然后使用view()改变形状---推荐

x_copy = x.clone().view(15)
x-=1
print(x)
print(x_copy)

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])
tensor([2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.])

使用clone还有一个好处：输入会被记录在计算图中，即梯度回传到副本时也会传到源tensor

1. item()将一维tensor（标量）转成python number

x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())

tensor([-2.7166])
-2.716639995574951

3.2算术运算

• 加法1

x = torch.ones([5,3])
y = torch.rand(5, 3)
print(x + y)

tensor([[1.7332, 1.1109, 1.6096],
        [1.1618, 1.1612, 1.9675],
        [1.2780, 1.0743, 1.4032],
        [1.3017, 1.1256, 1.1229],
        [1.4796, 1.9607, 1.6434]])

• 加法2

 print(torch.add(x, y))

# 指定输出为result
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)

tensor([[1.9620, 1.3404, 1.5272],
        [1.7312, 1.3472, 1.2201],
        [1.2031, 1.5638, 1.3487],
        [1.5959, 1.9309, 1.3309],
        [1.7680, 1.6222, 1.4205]])

• 加法3:in_place

# adds x to y
y.add_(x)
print(y)

tensor([-1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166,
        -1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166, -1.7166])

4. 索引（类似numpy）

x = torch.ones(2,4)
y = x[0,:]
y

tensor([1., 1., 1., 1.])

y+=1
print(y)

tensor([2., 2., 2., 2.])

print(x[0,:]) # 原来的tensor--x 也被改变了

tensor([2., 2., 2., 2.])

5. Broadcasting(类似numpy)

x = torch.arange(1,3).view(1,2)
x

tensor([[1, 2]])

y = torch.arange(1,4).view(3,1)
y

tensor([[1],
        [2],
        [3]])

print(x+y)

tensor([[2, 3],
        [3, 4],
        [4, 5]])

根据广播机制，自动匹配，参考numpy

print(x*y)

tensor([[1, 2],
        [2, 4],
        [3, 6]])

广播机会在维度上自动扩充来实现匹配，然后再进行计算

6.Tensor 和Numpy之间相互转换

numpy()和from_numpy可以实现相互转换。 但是，这两个函数所产生的Tensor和ndarray共享相同的内存，可以快速实现转换，并且改变一个，另外一个也会改变,只是在类型上有区别

1. Tensor ---> NumPy(x.numpy())

a = torch.ones(4)
b=a.numpy()
print(type(a),type(b))

a += 1
print(a,b)

tensor([2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2.]

b *=2
print(a,b)

tensor([4., 4., 4., 4.]) [4. 4. 4. 4.]

1. NumPy ---> Tensor(torch.from_numpy(x))

a = np.ones(6)
a

array([1., 1., 1., 1., 1., 1.])

b = torch.from_numpy(a)
print(b)

tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

a +=1
print(a,b)

[3. 3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

b/=3
print(a,b)

[1. 1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

注：上面讲到的torch.tensor(),会创建副本，拷贝数据，返回的tensor不跟原来的共享内存。

c = torch.tensor(a)
a+=1
print(a,c)

[2. 2. 2. 2. 2. 2.] tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

 

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