libtorch (pytorch c++) 教程（二）

本章讲述张量的常见操作，可以先初步了解，具体在设计损失函数等任务中可以用到。随时翻阅

张量初始化

libtorch(pytorch c++)的大多数api和pytorch保持一致，因此，libtorch中张量的初始化也和pytorch中的类似。本文介绍四种深度图像编程需要的初始化方法。
第一种，固定尺寸和值的初始化。

//常见固定值的初始化方式
auto b = torch::zeros({3,4});
b = torch::ones({3,4});
b= torch::eye(4);
b = torch::full({3,4},10);
b = torch::tensor({33,22,11});

pytorch中用[]表示尺寸，而cpp中用{}表示。zeros产生值全为0的张量。ones产生值全为1的张量。eye产生单位矩阵张量。full产生指定值和尺寸的张量。torch::tensor({})也可以产生张量，效果和pytorch的torch.Tensor([])或者torch.tensor([])一样。

第二种，固定尺寸，随机值的初始化方法

//随机初始化
auto r = torch::rand({3,4});
r = torch::randn({3, 4});
r = torch::randint(0, 4,{3,3});

rand产生0-1之间的随机值，randn取正态分布N(0,1)的随机值，randint取[min,max)的随机整型数值。

第三种，从c++的其他数据类型转换而来

int aa[10] = {3,4,6};
std::vector aaaa = {3,4,6};
auto aaaaa = torch::from_blob(aa,{3},torch::kFloat);
auto aaa = torch::from_blob(aaaa.data(),{3},torch::kFloat);

pytorch可以接受从其他数据类型如numpy和list的数据转化成张量。libtorch同样可以接受其他数据指针，通过from_blob函数即可转换。这个方式在部署中经常用到，如果图像是opencv加载的，那么可以通过from_blob将图像指针转成张量。

第四种，根据已有张量初始化

auto b = torch::zeros({3,4});
auto d = torch::Tensor(b);
d = torch::zeros_like(b);
d = torch::ones_like(b);
d = torch::rand_like(b,torch::kFloat);
d = b.clone();

这里，auto d = torch::Tensor(b)等价于auto d = b，两者初始化的张量d均受原张量b的影响，b中的值发生改变，d也将发生改变，但是b如果只是张量变形，d却不会跟着变形，仍旧保持初始化时的形状，这种表现称为浅拷贝。zeros_like和ones_like顾名思义将产生和原张量b相同形状的0张量和1张量，randlike同理。最后一个clone函数则是完全拷贝成一个新的张量，原张量b的变化不会影响d，这被称作深拷贝。

张量变形

torch改变张量形状，不改变张量存储的data指针指向的内容，只改变张量的取数方式。libtorch的变形方式和pytorch一致，有view，transpose，reshape，permute等常用变形。

auto b = torch::full({10},3);
b.view({1, 2,-1});
std::cout<

.view不是inplace操作，需要加=。变形操作没太多要说的，和pytorch一样。还有squeeze和unsqueeze操作，也与pytorch相同。

张量截取

通过索引截取张量，代码如下

auto b = torch::rand({10,3,28,28});
std::cout<

除了索引，还有其他操作是常用的，如narrow，select，index，index_select。

std::cout<

index需要单独说明用途。在pytorch中，通过掩码Mask对张量进行筛选是容易的直接Tensor[Mask]即可。但是c++中无法直接这样使用，需要index函数实现，代码如下：

auto c = torch::randn({3,4});
auto mask = torch::zeros({3,4});
mask[0][0] = 1;
std::cout<

张量间操作

拼接和堆叠

auto b = torch::ones({3,4});
auto c = torch::zeros({3,4});
auto cat = torch::cat({b,c},1);//1表示第1维，输出张量[3,8]
auto stack = torch::stack({b,c},1);//1表示第1维，输出[3,2,4]
std::cout<

到这读者会发现，从pytorch到libtorch，掌握了[]到{}的变化就简单很多，大部分操作可以直接迁移。

四则运算操作同理，像对应元素乘除直接用*和/即可，也可以用.mul和.div。矩阵乘法用.mm，加入批次就是.bmm。

auto b = torch::rand({3,4});
auto c = torch::rand({3,4});
std::cout<

CPP 复制 全屏

其他一些操作像clamp，min，max这种都和pytorch类似，仿照上述方法可以自行探索。

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代码见LibtorchTutorials