Pytorch框架的学习（3）

目录

1.Tensor的组合/拼接

2.Tensor的切片

 3.Tensor的变形操作

 4.Tensor的填充操作

 5.Tensor的频谱操作(傅里叶变换)

6.Pytorch简单编程技巧

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(1条消息) Pytorch框架的学习（1）_An efforter的博客-CSDN博客

 (1条消息) Pytorch框架的学习（2）_An efforter的博客-CSDN博客

1.Tensor的组合/拼接

• torch.cat(seq, dim=0, out=None):按照已经存在的维度进行拼接
• torch.stack(seq, dim=0, out=None):按照新的维度进行拼接
• torch.gather(input, dim, index, out=None):在指定维度上按照索引赋值输出tensor

 torch.cat(seq, dim=0, out=None):按照已经存在的维度进行拼接

import torch
a= torch . zeros ( (2,4))
b = torch. ones ( (2,4))
out = torch.cat( ( a,b ),dim=0 )
print(out)
out = torch.cat( ( a,b ),dim=1)
print(out)

torch.stack(seq, dim=0, out=None):按照新的维度进行拼接 

a = torch. linspace(1,6,6 ).view(2,3)
b = torch.linspace(7,12,6 ).view(2,3)
print(a)
print(b)
out = torch.stack( ( a, b), dim=0)
print(out)
print(out.shape)  #结果变成了三维

2.Tensor的切片

• torch.chunk(tensor, chunks, dim=0)︰按照某个维度平均分块（最后一个可能小于平均值)
• torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0):按照某个维度依照第二个参数给出的list或者int进行分割tensor

torch.chunk(tensor, chunks, dim=0)︰按照某个维度平均分块（最后一个可能小于平均值) 

import torch
a=torch.rand(3,4)
out=torch.chunk(a,2,dim=0)
print(out[0],out[0].shape)
print(out[1],out[1].shape)
print("------------------------------")
#一维与二维
out1=torch.chunk(a,2,dim=1)
print(out1[0],out1[0].shape)
print(out1[1],out1[1].shape)

    torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0):按照某个维度依照第二个参数给出的list或者int进行分割tensor

out2=torch.split(a,2,dim=0)
print(out2[0],out2[0].shape)
print(out2[1],out2[1].shape)

 这里是按照int数来切分的，1，3，6.

import torch
a=torch.rand(10,4)
out3=torch.split(a,[1,3,6],dim=0)
for t in out3:
    print(t,t.shape)

 3.Tensor的变形操作

• torch.reshape(input, shape)
• torch.t(input):只针对2D tensor转置
• torch.transpose(input, dim0, dim1):交换两个维度
• torch.squeeze(input, dim=None, out=None):去除那些维度大小为1的维度
• torch.unbind(tensor, dim=0):去除某个维度
• torch.unsqueeze(input, dim, out=None):在指定位置添加维度
• torch.flip(input, dims):按照给定维度翻转张量
• torch.rot90(input, k, dims):按照指定维度和旋转次数进行张量旋转

 torch.reshape(input, shape) 

torch.t(input):只针对2D tensor转置

import torch

a=torch.rand(3,2)
print(a)
#重新换行列，但是保持值得个数
out=torch.reshape(a,(1,6))
print(out)
#对于2D进行转置
print(torch.t(out))

 torch.transpose(input, dim0, dim1):交换两个维度

这里维数的转换关系，一定要清楚，不清楚别看，浪费时间。先去整理好张量与维数的关系。关注我，有空时候，我专门出一篇。

b=torch.rand(1,2,3)  #这里是一个2*3的矩阵
#注意注意，这里一定注意，知道维数的转换关系。
out1 = torch.transpose(b,0,1)  #转换之后变成了两个 1*3的矩阵，是不是就是三维矩阵
print(b,b.shape)
print(out1,out1.shape)

 torch.squeeze(input, dim=None, out=None):去除那些维度大小为1的维度

torch.unsqueeze(input, dim, out=None):在指定位置添加维度

out2=torch.squeeze(a)
print(out2)
print(out2.shape)
out3=torch.unsqueeze(a,-1)
print(out3)
print(out3.shape)

 torch.unbind(tensor, dim=0):去除某个维度

这里是把三维[3,2,1]，也就是三个2*1的矩阵，unbind函数dim=0，就是从0轴去除，那就变成了三个独立的2*1的矩阵，可以换成1维与二维德，多尝试一下，一定要清楚tensor与dim的关系。我自己也好晕，多写代码，多输出。

out4=torch.unbind(out3,dim=0)
print(out4)

 torch.flip(input, dims):按照给定维度翻转张量

import torch

a=torch.rand(3,2)
print(a)
print(torch.flip(a,dims=[0]))   #换成1轴，在下面

           这是对于0轴的翻转(看清楚)：

          这是对于1轴的翻转(看清楚)：

 torch.rot90(input, k, dims):按照指定维度和旋转次数进行张量旋转：

k默认就是1，k=0与k=4是不变的。如果是-1，那就是顺时针旋转一下

 4.Tensor的填充操作

•  定义Tensor，并填充指定的数值

                       torch.full((2,3),3.14)
                                    tensor([[ 3.14,3.14,3.14]，[ 3.14,3.14,3.14])

       很简单就是先设定 2*3的矩阵，全部填充3.14。

 5.Tensor的频谱操作(傅里叶变换)

•  torch.fft(input,signal_ndim, normalized=False) ：傅里叶变换
• torch.ifft(input, signal_ndim, normalized=False)：短时傅里叶变换
• torch.rfft(input, signal_ndim, normalized=False, onesided=True)：长时傅里叶变换
• torch.irfft(input, signal_ndim, normalized=False, onesided=True)：傅里叶反变换
• torch.stft(signa, frame_length, hop,...)：傅里叶快反变换

6.Pytorch简单编程技巧

模型的保存/加载

• torch.saves(state, dir)保存/序列化
• torch.load(dir)加载模型

 并行化

• torch.get_num_threads():获得用于并行化CPU操作的OpenMP线程数
• torch.set_num_threads(int):设定用于并行化CPU操作的OpenMP线程数

 分布式

• python在默认情况下只使用一个GPU，在多个GPU的情况下就需要使用pytorch提供的DataParallel
• 单机多卡
• 多机多卡 

Tensor on GPU 

•  用方法to()可以将Tensor在CPU和GPU(需要硬件支持）之间相互移动

如下示例代码：

if torch.cuda.is_available():
device = torch.device(" cuda")# GPU
y = torch.ones_like(x, device=device) #直接创建一个在GPU上的Tensor = x.to(device)
#等价于.to("cuda")
z=x +y
print(z)
print(z.to("cpu", torch.double))
# to()还可以同时更改数据类型

out=out.to(torch.device("cuda"))  #调用到gpu上面去运行
print("gpu:",out.is_cuda)
flip=torch.flip(out,dims=[0])  #在0轴上作出反转，所以图片是反的
out=out.to(torch.device("cpu"))  #调用到gpu上面去运行
print("gpu:",out.is_cuda)

Tensor的相关配置

• torch.is_tensor() #如果是pytorch的tensor类型返回true
• torch.is_storage()# 如果是pytorch的storage类型返回ture
• torch.set_flush_denormal(mode)#防止一些不正常的元素产生
• torch.set_default_dtype(d) #对torch.tensor()设置默认的浮点类型
• torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None,edgeitems=None, linewidth=None,profile=None)#设置printing的打印参数

 Tensor与numpy的相互转换

• torch.from_numpy(ndarry)
• a.numpy() 

import torch
import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread("pytorch.jpg")
# a=np.zeros([2,2])
out=torch.from_numpy(img) #numpy转化为torch（不了解的了解一下，跟pytorch差不多）
print(out)
print(out.shape)  #因为这里读出的是图片，应该是H*W*C(通道)
flip=torch.flip(out,dims=[0])  #在0轴上作出反转，所以图片是反的
data=flip.numpy()  #torch进行转化为numpy
cv2.imshow("image",data) #可视化
cv2.waitKey(0)