【PYTHON】Tensor的各種簡易介紹

本篇为自己在学习时整理出的Tensor笔记。

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产生张量：

调整张量：

改变Datatype：

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产生张量：

在生成张量时，按照需求的不同，有以下方法：
可在()内加入dtype=___,去控制Datatype,有：torch.float32 / torch.int64 / torch.float16 / torch.uint8 / torch.bool…等等。

0张量	torch.zeros(row,col) →可在里面输入0得空tensor
1张量	torch.ones(row,col)
单位张量	torch.eye(rank)
均匀随机	torch.rand(row,col)
填满某值	torch.full((size),value)
等差张量	torch.arange()
产生和x一样dtype、 大小的张量	torch.zeros_like(x)
产生和x一样dtype的张量	x.zeros(row,col)
产生和x一样dtype的张量	torch.ones(6, 7).to(x)

调整张量：

以下为对张量维度进行调整的方法。

将x张量内部数值反转	reversed(x)
任意改变张量维度	.view()
变成列张量flat	.view(-1)
变成列向量row vector	.view(1,-1)
变成行向量col vector	.view(-1,1)
x张量转置	x.t() / torch.t(x) →无法用.view()
维度交换	.transpose() ex：x.shape=torch.Size([2, 3, 4]) 　　　transpose(1,2)后变成torch.Size([2, 4, 3])
维度交换	.permute() ex：x.permute(1, 2, 0)后变成torch.Size([3, 4, 2])
神奇错误解决	.contiguous().view() or .reshape取代.view() →否则会有涉及stride和contiguous的错误
调整维度	.resize()

改变Datatype：

以下为Tensor对于datatype的转换方法。

括号内放(想转成的Datatype)	.to()
32-bit float	.float()
64-bit float	.double()
长整型	.long()