pytorch 生成全零tensor 指定type_小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。

参考目录：

• 1 pytorch数据结构
  • 1.1 默认整数与浮点数
  • 1.2 dtype修改变量类型
  • 1.3 变量类型有哪些
  • 1.4 数据类型转换
• 2 torch vs numpy
  • 2.1 两者转换
  • 2.2 两者区别
• 3 张量
  • 3.1 张量修改尺寸
  • 3.2 张量内存存储结构
  • 3.3 存储区
  • 3.4 头信息区

1 pytorch数据结构

1.1 默认整数与浮点数

【pytorch默认的整数是int64】

pytorch的默认整数是用64个比特存储，也就是8个字节(Byte)存储的。

【pytorch默认的浮点数是float32】

pytorch的默认浮点数是用32个比特存储，也就是4个字节(Byte)存储的。

import torchimport numpy as np# ----------------------print('torch的浮点数与整数的默认数据类型')a = torch.tensor([1,2,3])b = torch.tensor([1.,2.,3.])print(a,a.dtype)print(b,b.dtype)

输出：

torch的浮点数与整数的默认数据类型tensor([1, 2, 3]) torch.int64tensor([1., 2., 3.]) torch.float32

1.2 dtype修改变量类型

print('torch的浮点数与整数的默认数据类型')a = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int8)b = torch.tensor([1.,2.,3.],dtype = torch.float64)print(a,a.dtype)print(b,b.dtype)

输出结果：

torch的浮点数与整数的默认数据类型tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int8) torch.int8tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) torch.float64

1.3 变量类型有哪些

张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应，除了不支持str,主要有下面几种形式：

torch.float64 # 等同于(torch.double)torch.float32 # 默认,FloatTensortorch.float16torch.int64   # 等同于torch.longtorch.int32   # 默认torch.int16torch.int8torch.uint8   # 二进制码，表示0-255torch.bool

在创建变量的时候，想要创建指定的变量类型，上文中提到了用dtype关键字来控制，但是我个人更喜欢使用特定的构造函数：

print('torch的构造函数')a = torch.IntTensor([1,2,3])b = torch.LongTensor([1,2,3])c = torch.FloatTensor([1,2,3])d = torch.DoubleTensor([1,2,3])e = torch.tensor([1,2,3])f = torch.tensor([1.,2.,3.])print(a.dtype)print(b.dtype)print(c.dtype)print(d.dtype)print(e.dtype)print(f.dtype)

输出结果：

torch的构造函数torch.int32torch.int64torch.float32torch.float64torch.int64torch.float32

因此我们可以得到结果：

• torch.IntTensor对应torch.int32
• torch.LongTensor对应torch.int64,LongTensor常用在深度学习中的标签值 ，比方说分类任务中的类别标签0，1，2，3等，要求用ing64的数据类型；
• torch.FloatTensor对应torch.float32。FloatTensor常用做深度学习中可学习参数或者输入数据的类型
• torch.DoubleTensor对应torch.float64
• torch.tensor则有一个推断的能力，加入输入的数据是整数，则默认int64，相当于LongTensor；假如输入数据是浮点数，则默认float32，相当于FLoatTensor。刚好对应深度学习中的标签和参数的数据类型，所以一般情况下，直接使用tensor就可以了，但是假如出现报错的时候，也要学会使用dtype或者构造函数来确保数据类型的匹配

1.4 数据类型转换

【使用torch.float()方法】

print('数据类型转换')a = torch.tensor([1,2,3])b = a.float()c = a.double()d = a.long()print(b.dtype)print(c.dtype)print(d.dtype)>>> 数据类型转换>>> torch.float32>>> torch.float64>>> torch.int64

我个人比较习惯这个的方法。

【使用type方法】

b = a.type(torch.float32)c = a.type(torch.float64)d = a.type(torch.int64)print(b.dtype) # torch.float32print(c.dtype) # torch.float64print(d.dtype) # torch.int64

2 torch vs numpy

PyTorch是一个python包，目的是加入深度学习应用， torch基本上是实现了numpy的大部分必要的功能，并且tensor是可以利用GPU进行加速训练的。

2.1 两者转换

转换时非常非常简单的：

import torchimport numpy as npa = np.array([1.,2.,3.])b = torch.tensor(a)c = b.numpy()print(a)print(b)print(c)

输出结果：

[1. 2. 3.]tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64)[1. 2. 3.]

---

下面的内容就变得有点意思了，是内存复制相关的。假如a和b两个变量共享同一个内存，那么改变a的话，b也会跟着改变；如果a和b变量的内存复制了，那么两者是两个内存，所以改变a是不会改变b的。下面是讲解numpy和torch互相转换的时候，什么情况是共享内存，什么情况下是内存复制 (其实这个问题，也就是做个了解罢了，无用的小知识)

【Tensor()转换】当numpy的数据类型和torch的数据类型相同时，共享内存；不同的时候，内存复制

import torchimport numpy as np#----------------------print('torch的浮点数与整数的默认数据类型')a = torch.tensor([1,2,3])b = torch.tensor([1.,2.,3.])print(a,a.dtype)print(b,b.dtype)

因为np.float64和torch.float32数据类型不同

torch的浮点数与整数的默认数据类型tensor([1, 2, 3]) torch.int64tensor([1., 2., 3.]) torch.float32

因为np.float32和torch.float32数据类型相同

【from_numpy()转换】

print('from_numpy()')a = np.array([1,2,3],dtype=np.float64)b = torch.from_numpy(a)b[0] = 999print('共享内存' if a[0]==b[0] else '不共享内存')>>> 共享内存a = np.array([1,2,3],dtype=np.float32)b = torch.from_numpy(a)b[0] = 999print('共享内存' if a[0]==b[0] else '不共享内存')>>> 共享内存

如果你使用from_numpy()的时候，不管是什么类型，都是共享内存的。

【tensor()转换】

更常用的是这个tensor(),注意看T的大小写， 如果使用的是tensor方法，那么不管输入类型是什么，torch.tensor都会进行数据拷贝，不共享内存。

【.numpy()】tensor转成numpy的时候，.numpy方法是内存共享的哦。如果想改成内存拷贝的话，可以使用.numpy().copy()就不共享内存了。或者使用.clone().numpy()也可以实现同样的效果。clone是tensor的方法，copy是numpy的方法。

【总结】

记不清的话，就记住，tensor()数据拷贝了，.numpy()共享内存就行了。

2.2 两者区别

【命名】

虽然PyTorch实现了Numpy的很多功能，但是相同的功能却有着不同的命名方式，这让使用者迷惑。

例如创建随机张量的时候：

print('torch的浮点数与整数的默认数据类型')a = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int8)b = torch.tensor([1.,2.,3.],dtype = torch.float64)print(a,a.dtype)print(b,b.dtype)

【张量重塑】

这部分会放在下一章节详细说明~

3 张量

• 标量：数据是一个数字
• 向量：数据是一串数字,也是一维张量
• 矩阵：数据二维数组，也是二维张量
• 张量：数据的维度超过2的时候，就叫多维张量

3.1 张量修改尺寸

• pytorch常用reshape和view
• numpy用resize和reshape
• pytorch也有resize但是不常用

【reshape和view共享内存(常用)】

torch的浮点数与整数的默认数据类型tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int8) torch.int8tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float64) torch.float64

输出结果：

tensor([[0, 1, 2],        [3, 4, 5]])tensor([[0, 1, 2],        [3, 4, 5]])tensor([[999,   1,   2],        [  3,   4,   5]])tensor([[999,   1,   2],        [  3,   4,   5]])

上面的a，b，c三个变量其实是共享同一个内存，迁一而动全身。而且要求遵旨规则：原始数据有6个元素，所以可以修改成的形式，但是无法修改成的形式 ，我们来试试：

a = torch.arange(0,6)b = a.reshape((2,4))

会抛出这样的错误：

【torch的resize_(不常用)】

但是pytorch有一个不常用的函数(对我来说用的不多)，resize,这个方法可以不遵守这个规则：

a = torch.arange(0,6)a.resize_(2,4)print(a)

输出结果为：

自动的补充了两个元素。虽然不知道这个函数有什么意义。。。。。。

这里可以看到函数resize后面有一个_，这个表示inplace=True的意思，当有这个_或者参数inplace的时候，就是表示所作的修改是在原来的数据变量上完成的，也就不需要赋值给新的变量了。

【numpy的resize与reshape(常用)】

import numpy as npa = np.arange(0,6)a.resize(2,3)print(a)

import numpy as npa = np.arange(0,6)b = a.reshape(2,3)print(b)

两个代码块的输出都是下面的，区别在于numpy的resize是没有返回值的，相当于inplace=True了，直接在原变量的进行修改，而reshape是有返回值的，不在原变量上修改(但是呢reshape是共享内存的)：

[[0 1 2] [3 4 5]]

3.2 张量内存存储结构

tensor的数据结构包含两个部分:

• 头信息区Tensor：保存张量的形状size，步长stride，数据类型等信息
• 存储区Storage：保存真正的数据

头信息区Tensor的占用内存较小，主要的占用内存是Storate。

每一个tensor都有着对应的storage，一般不同的tensor的头信息可能不同，但是却可能使用相同的storage。(这里就是之前共享内存的view、reshape方法，虽然头信息的张量形状size发生了改变，但是其实存储的数据都是同一个storage)

3.3 存储区

我们来查看一个tensor的存储区：

torch.float64 # 等同于(torch.double)torch.float32 # 默认,FloatTensortorch.float16torch.int64   # 等同于torch.longtorch.int32   # 默认torch.int16torch.int8torch.uint8   # 二进制码，表示0-255torch.bool

输出为：

print('torch的构造函数')a = torch.IntTensor([1,2,3])b = torch.LongTensor([1,2,3])c = torch.FloatTensor([1,2,3])d = torch.DoubleTensor([1,2,3])e = torch.tensor([1,2,3])f = torch.tensor([1.,2.,3.])print(a.dtype)print(b.dtype)print(c.dtype)print(d.dtype)print(e.dtype)print(f.dtype)

然后对tensor变量做一个view的变换：

torch的构造函数torch.int32torch.int64torch.float32torch.float64torch.int64torch.float32

这个b.storage()输出出来时和a.storate()，相同的，这也是为什么view变换是内存共享的了。

# id()是获取对象的内存地址print(id(a)==id(b)) # Falseprint(id(a.storage)==id(b.storage)) # True

可以发现，其实a和b虽然存储区是相同的，但是其实a和b整体式不同的。自然，这个不同就不同在头信息区，应该是尺寸size改变了。这也就是头信息区不同，但是存储区相同，从而节省大量内存

我们更进一步，假设对tensor切片了，那么切片后的数据是否共享内存，切片后的数据的storage是什么样子的呢？

print('研究tensor的切片')a = torch.arange(0,6)b = a[2]print(id(a.storage)==id(b.storage))

输出结果为：

>>> True

没错，就算切片之后，两个tensor依然使用同一个存储区，所以相比也是共享内存的，修改一个另一个也会变化。

#.data_ptr(),返回tensor首个元素的内存地址。print(a.data_ptr(),b.data_ptr())print(b.data_ptr()-a.data_ptr())

输出为：

2080207827328 208020782734416

这是因为b的第一个元素和a的第一个元素内存地址相差了16个字节，因为默认的tesnor是int64，也就是8个字节一个元素，所以这里相差了2个整形元素

3.4 头信息区

依然是上面那两个tensor变量，a和b

a = torch.arange(0,6)b = a.view(2,3)print(a.stride(),b.stride())

输出为：

(1,) (3, 1)

变量a是一维数组，并且就是[0，1，2，3，4，5],所以步长stride是1；而b是二维数组，是[[0,1,2],[3,4,5]]，所以就是先3个3个分成第一维度的，然后再1个1个的作为第二维度。

由此可见，绝大多数操作并不修改 tensor 的数据，只是修改了 tensor 的头信息，这种做法更节省内存，同时提升了处理速度。

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