【笔记】PyTorch框架学习 -- 1. 张量创建及操作，线性回归的实现

目录：

1. PyTorch简介2. 张量的概念及创建2.1 直接创建Tensor2.2 依据数值创建Tensor2.3 依据概率分布创建Tensor3. 张量的操作3.1 张量的拼接和切分3.2 张量索引3.3 张量变换4. 实现线性回归

1. PyTorch简介

2017年，FAIR(Facebook AI Research)发布PyTorch，是在Torch框架基础上打造的，(Torch使用Lua语言，受众小未普及)。

英文文档：https://pytorch.org/docs/stable/index.html
中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/

本地安装： python, Anaconda, PyCharm, CUDA, cuDNN, torch, torchvision,
安装指南：https://www.cnblogs.com/yanqiang/p/12749030.html

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2. 张量的概念及创建

张量就是一个多维数组，是标量(0维)、向量(1维)、矩阵(2维)的拓展。

Variable: 是torch.autograd中的数据类型。有data(被封装的Tensor)，grad(data的梯度)，grad_fn(创建Tensor的Function)，requires_grad(是否需要梯度)，is_leaf(是否为叶子节点)几个属性。

PyTorch 0.4.0 之后，Variable并入Tensor，还包括有dtype(张量的数据类型，如torch.FloatTensor，torch.cuda.FloatTensor)，shape(张量形状)，device(张量所在设备，cpu/gpu)。

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2.1 直接创建Tensor

torch.tensor 功能：从data创建tensor

import torch
import numpy as np
torch.manual_seed(1)

# torch.tensor(data,                # 数据，可以是list, numpy
#              dtype=None,          # 数据类型，与data一致
#              device=None,         # 所在设备，cuda/cpu
#              requires_grad=False, # 是否需要梯度
#              pin_memory=False)    # 是否需要锁页内存

arr = np.ones((3, 3))
print("ndarray的数据类型：", arr.dtype) # float64

t = torch.tensor(arr, device='cuda')
print(t)
# tensor([[1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)

t = torch.tensor(arr)
print(t)
# tensor([[1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)

除了这种方式，还有一种是torch.from_numpy(ndarray)方法，从numpy创建tensor，区别在于：这种方式创建的tensor是和原ndarry共享内存的，当其中一个改变，另一个也会改变

# 测试代码
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
t = torch.from_numpy(arr)
print("numpy array: ", arr)
print("tensor : ", t)

print("修改tensor")
t[0, 0] = -1
print("numpy array: ", arr)
print("tensor : ", t)

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2.2 依据数值创建Tensor

torch.zeros 创建全0张量
torch.zeros_like() 依据input创建全0张量

# 1.
# torch.zeros(*size,                # 张量的形状
#             out=None,             # 输出的张量
#             dtype=None,
#             layout=torch.strided, # 内存中布局形式，有strided, sparse_coo等
#             device=None,
#             requires_grad=False)

out_t = torch.tensor([1])

t = torch.zeros((3, 3), out=out_t)

print(t, '\n', out_t)
# tensor([[0, 0, 0],
#         [0, 0, 0],
#         [0, 0, 0]])
print(id(t), id(out_t), id(t) == id(out_t)) # True 同一个数据，仅命名不同

# 2.
# torch.zeros_like(input,  # 创建与input形状相同的全0张量
#                  dtype=None,
#                  layout=torch.strided,
#                  device=None,
#                  requires_grad=False)

torch.ones(), torch.ones_like()类似

torch.full(), torch.full_like()

# torch.full(size,        # 张量的形状
#            fill_value,  # 张量的值
#            out=None,
#            dtype=None,
#            layout=torch.strided,
#            device=None,
#            requires_grad=False)

t = torch.full((3, 3), 1)
print(t)

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

torch.arange()

# torch.arange(start=0,        # 数值区间 [start, end)
#              end,
#              step=1,         # 数列公差
#              out=None,
#              dtype=None,
#              layout=torch.strided,
#              device=None,
#              requires_grad=False)

t = torch.arange(2, 10, 2)
print(t) # tensor([2, 4, 6, 8])

torch.linspace() 创建均分的一维张量

# torch.linespace(start,        # 数值区间 [start, end]，闭区间
#                 end,
#                 step=100,     # 数列长度
#                 out=None,
#                 dtype=None,
#                 layout=torch.strided,
#                 device=None,
#                 requires_grad=False)

t = torch.linspace(2, 10, 6) # (10-2)/(6-1)=1.6
print(t) # tensor([ 2.0000,  3.6000,  5.2000,  6.8000,  8.4000, 10.0000])

torch.logspace() 属性多一个base=10.0，对数底

torch.eye() 创建对角矩阵

# torch.eye(n, # 矩阵行数，默认为方阵
#           m=None,
#           out=None,
#           dtype=None,
#           layout=torch.strided,
#           device=None,
#           requires_grad=False)

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2.3 依概率分布创建Tensor

比如，正态分布(高斯分布)，均值mean, 标准差std, 分别为标量，张量，共四种模式。

# torch.normal(mean,
#              std,
#              out=None)
#
# torch.normal(mean,
#              std,
#              size,
#              out=None)
#
# 1. mean：张量 std: 张量
mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
std = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
t_normal = torch.normal(mean, std)
print("mean:{}\nstd:{}".format(mean, std))
print(t_normal)
# mean:tensor([1., 2., 3., 4.])
# std:tensor([1., 2., 3., 4.])
# tensor([1.6614, 2.5338, 3.1850, 6.4853])
# mean和std各位置一一对应

# 2. mean：标量 std: 标量
t_normal = torch.normal(0., 1., size=(4,))
print(t_normal)
# tensor([-0.4519, -0.1661, -1.5228,  0.3817])

# 3. mean：张量 std: 标量
mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
std = 1
t_normal = torch.normal(mean, std)
print("mean:{}\nstd:{}".format(mean, std))
print(t_normal)
# mean:tensor([1., 2., 3., 4.])
# std:1
# tensor([-0.0276,  1.4369,  2.1077,  3.9417])

# 4. mean: 标量 std: 张量
mean = 1
std = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
t_normal = torch.normal(mean, std)
print("mean:{}\nstd:{}".format(mean, std))
print(t_normal)
# mean:1
# std:tensor([1., 2., 3., 4.])
# tensor([ 0.8045, -0.9313,  2.2672,  2.0693])

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3. 张量操作

张量的操作包括：拼接、切分、索引、变换。

3.1 张量的拼接和切分

张量的拼接 torch.cat() torch.stack()
stack()会扩张张量维度，cat()不会

# torch.cat(tensors,
#           dim=0,
#           out=None)
#
# torch.stack(tensors,
#             dim=0,
#             out=None)

t = torch.ones((2, 3))

t_0 = torch.cat([t, t], dim=0)
# t_0:tensor([[1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.]]) shape:torch.Size([4, 3])

t_1 = torch.cat([t, t, t], dim=1)
# t_1:tensor([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]]) shape:torch.Size([2, 9])

print("t_0:{} shape:{}\nt_1:{} shape:{}".format(t_0, t_0.shape, t_1, t_1.shape))

t = torch.ones((2, 3))

t_stack = torch.stack([t, t, t], dim=0)
# t_stack:tensor([[[1., 1., 1.],
#          [1., 1., 1.]],
# 
#         [[1., 1., 1.],
#          [1., 1., 1.]],
# 
#         [[1., 1., 1.],
#          [1., 1., 1.]]]) shape:torch.Size([3, 2, 3])

print("\nt_stack:{} shape:{}".format(t_stack, t_stack.shape))

torch.chunk() 将张量按维度dim进行平均切分
返回值：张量列表，若不能整除，最后一个张量小于其他张量

torch.split() 功能更强大，可以指定切分的长度

# torch.chunk(input,
#             chunks, # 要切分的份数
#             dim=0)

a = torch.ones((2, 7))  # 7
list_of_tensors = torch.chunk(a, dim=1, chunks=3)   # 3

# 第1个张量：tensor([[1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.]]), shape is torch.Size([2, 3])
# 第2个张量：tensor([[1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.]]), shape is torch.Size([2, 3])
# 第3个张量：tensor([[1.],
#         [1.]]), shape is torch.Size([2, 1])

for idx, t in enumerate(list_of_tensors):
    print("第{}个张量：{}, shape is {}".format(idx+1, t, t.shape))

# torch.split(tensor,
#             split_size_or_sections, # int, 每一份的长度, list, 按list元素切分
#             dim=0)

t = torch.ones((2, 5))
list_of_tensors = torch.split(t, [2, 1, 2], dim=1)

# 第1个张量：tensor([[1., 1.],
#         [1., 1.]]), shape is torch.Size([2, 2])
# 第2个张量：tensor([[1.],
#         [1.]]), shape is torch.Size([2, 1])
# 第3个张量：tensor([[1., 1.],
#         [1., 1.]]), shape is torch.Size([2, 2])

for idx, t in enumerate(list_of_tensors):
    print("第{}个张量：{}, shape is {}".format(idx+1, t, t.shape))

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3.2 张量索引

torch.index_select() 在维度dim上，按index索引数据

torch.masked_select() 按mask中的True进行索引，返回值：一维张量

# torch.index_select(input,
#                    dim,
#                    index,
#                    out=None)

t = torch.randint(0, 9, size=(3, 3))
idx = torch.tensor([0, 2], dtype=torch.long)    # float
t_select = torch.index_select(t, dim=0, index=idx)

# t:
# tensor([[4, 5, 0],
#         [5, 7, 1],
#         [2, 5, 8]])
# t_select:
# tensor([[4, 5, 0],
#         [2, 5, 8]])

print("t:\n{}\nt_select:\n{}".format(t, t_select))

# torch.masked_select(input,
#                     mask,
#                     out=None)

t = torch.randint(0, 9, size=(3, 3))
mask = t.le(5)  # ge is mean greater than or equal/   gt: greater than  le  lt
t_select = torch.masked_select(t, mask)

# t:
# tensor([[0, 2, 3],
#         [1, 8, 4],
#         [0, 3, 6]])
# mask:
# tensor([[ True,  True,  True],
#         [ True, False,  True],
#         [ True,  True, False]])
# t_select:
# tensor([0, 2, 3, 1, 4, 0, 3])

print("t:\n{}\nmask:\n{}\nt_select:\n{} ".format(t, mask, t_select))

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3.3 张量变换

torch.reshape()
当张量在内存中是连续的时，新张量与input共享数据内存

# torch.reshape(input,
#               shape)

t = torch.randperm(8)
t_reshape = torch.reshape(t, (-1, 2, 2))    # -1 根据其他维度计算，不需要关心
print("t:{}\nt_reshape:\n{}".format(t, t_reshape))

# t:tensor([5, 4, 2, 6, 7, 3, 1, 0])
# t_reshape:
# tensor([[[5, 4],
#          [2, 6]],
#
#         [[7, 3],
#          [1, 0]]])

t[0] = 1024
print("t:{}\nt_reshape:\n{}".format(t, t_reshape))
print("t.data 内存地址:{}".format(id(t.data)))
print("t_reshape.data 内存地址:{}".format(id(t_reshape.data)))

# t:tensor([1024,    4,    2,    6,    7,    3,    1,    0])
# t_reshape:
# tensor([[[1024,    4],
#          [   2,    6]],
# 
#         [[   7,    3],
#          [   1,    0]]])
# t.data 内存地址:2461063346072
# t_reshape.data 内存地址:2461063346072

torch.transpose() 交换张量的两个维度
torch.t() 2维张量转置，相当于torch.transpose(input, 0, 1)

# torch.transpose(input,
#                 dim0,
#                 dim1)
# torch.t(input)

t = torch.rand((2, 3, 4))
t_transpose = torch.transpose(t, dim0=1, dim1=2)    # c*h*w     h*w*c
print("t shape:{}\nt_transpose shape: {}".format(t.shape, t_transpose.shape))

# t shape:torch.Size([2, 3, 4])
# t_transpose shape: torch.Size([2, 4, 3])

torch.squeeze() 压缩长度为1的维度，dim为None，移除所有长度为1的轴，dim指定时，移除指定维度的。

torch.unsqueeze() 依据dim扩展维度

# torch.squeeze(input,
#               dim=None,
#               out=None)
#
# torch.unsqueeze(input,
#                 dim,
#                 out=None)

t = torch.rand((1, 2, 3, 1))
t_sq = torch.squeeze(t)
t_0 = torch.squeeze(t, dim=0)
t_1 = torch.squeeze(t, dim=1)
t_u = torch.unsqueeze(t_sq, dim=1)
print(t.shape)      # torch.Size([1, 2, 3, 1])
print(t_sq.shape)   # torch.Size([2, 3])
print(t_0.shape)    # torch.Size([2, 3, 1])
print(t_1.shape)    # torch.Size([1, 2, 3, 1])
print(t_u.shape)    # torch.Size([2, 1, 3])

t_0 = torch.randn((3, 3))
t_1 = torch.ones_like(t_0)
t_add = torch.add(t_0, 10, t_1)

print("t_0:\n{}\nt_1:\n{}\nt_add_10:\n{}".format(t_0, t_1, t_add))

# t_0:
# tensor([[ 0.6614,  0.2669,  0.0617],
#         [ 0.6213, -0.4519, -0.1661],
#         [-1.5228,  0.3817, -1.0276]])
# t_1:
# tensor([[1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.]])
# t_add_10:
# tensor([[10.6614, 10.2669, 10.0617],
#         [10.6213,  9.5481,  9.8339],
#         [ 8.4772, 10.3817,  8.9724]])

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4. 实现线性回归

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(10)

lr = 0.05  # 学习率

# 创建训练数据
x = torch.rand(20, 1) * 10          # x data (tensor), shape=(20, 1) rand,  均匀分布中随机抽取
y = 2*x + (5 + torch.randn(20, 1))  # y data (tensor), shape=(20, 1) randn, 正态分布中随机抽取

# print(x, y)

# 构建线性回归参数
w = torch.randn((1), requires_grad=True)
b = torch.zeros((1), requires_grad=True)

for iteration in range(1000):

    # 前向传播
    wx = torch.mul(w, x)
    y_pred = torch.add(wx, b)

    # 计算 MSE loss
    loss = (0.5 * (y - y_pred) ** 2).mean()

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 更新参数
    b.data.sub_(lr * b.grad) # 下划线表示原地操作 in-place，不产生返回值，不会产生副本
    w.data.sub_(lr * w.grad)

    # 清零张量的梯度
    w.grad.zero_()
    b.grad.zero_()

    # 绘图
    if iteration % 20 == 0:

        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        plt.plot(x.data.numpy(), y_pred.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        plt.text(2, 20, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.xlim(1.5, 10)
        plt.ylim(8, 28)
        plt.title("Iteration: {}\nw: {} b: {}".format(iteration, w.data.numpy(), b.data.numpy()))
        plt.pause(0.5)

        if loss.data.numpy() < 1:
            break

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