Pytorch/TensorFlow/Numpy常用函数汇总
常用函数
- 一、Pytorch
-
- 1.枚举：enumerate
- 2.维度交换：permute
- 3.尺寸形状：size/shape
- 4.数据填充：full/fill_
- 5.阻断反向梯度传播：detach
- 6.形状调整：view
- 7.维度扩张/减少：unsqueeze/squeeze
- 二、Numpy
-
- 1.维度交换：transpose
一、Pytorch
1.枚举：enumerate
基本语法：enumerate(iterable,start=0)
返回结果：enumerate is useful for obtaining an indexed list:
(0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), …
2.维度交换：permute
基本语法：tensor.permute(arr,dims）
举例：
arr=torch.randint(10,size=(2,3,4))
print(arr)
arr=torch.permute(arr,dims=(0,2,1))
print(arr.size())
print(arr)
tensor([[[7, 1, 7, 9],
[6, 4, 4, 2],
[9, 0, 7, 7]],
[[0, 5, 3, 1],
[3, 0, 6, 0],
[1, 3, 4, 5]]])
torch.Size([2, 4, 3])
tensor([[[7, 6, 9],
[1, 4, 0],
[7, 4, 7],
[9, 2, 7]],
[[0, 3, 1],
[5, 0, 3],
[3, 6, 4],
[1, 0, 5]]])
3.尺寸形状：size/shape
基本语法：
（1）tensor.size()
（2）tensor.shape
举例：
arr=torch.ones(size=(2,2,3,3))
print(arr.size()) # torch.Size([2, 2, 3, 3])
print(arr.size(0)) # 2
print(arr.shape) # torch.Size([2, 2, 3, 3])
4.数据填充：full/fill_
1）创建指定形状的张量，并使用特定值填充该张量
基本语法：torch.full(size, fill_value）
举例：
arr=torch.full(size=(2,3),fill_value=2.0)
生成用2.0填充，形状为2*3的Tensor：
tensor([[2., 2., 2.],
[2., 2., 2.]])
2）使用特定值填充指定向量
基本语法：tensor.fill_(value)
举例：
arr=torch.full(size=(2,3),fill_value=2.0)
print(arr)
print('--------------')
arr.fill_(value=3.0)
print(arr)
tensor([[2., 2., 2.],
[2., 2., 2.]])
--------------
tensor([[3., 3., 3.],
[3., 3., 3.]])
5.阻断反向梯度传播：detach
基本语法：tensor.detach()
举例：
arr=torch.full(size=(2,3),fill_value=2.0,requires_grad=True)
print(arr.requires_grad)
arr2=arr.detach()
print(arr2.requires_grad)
True
False
6.形状调整：view
基本语法：tensor.view(shape)
举例：
value=torch.arange(6)
print(value)
arr=value.view((-1,2))
print(arr)
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5])
tensor([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5]])
7.维度扩张/减少：unsqueeze/squeeze
基本语法：
（1）torch.unsqueeze(tensor,dim)
（2）torch.squeeze(tensor,dim)
举例：
arr=torch.ones(size=(5,6,3))
print(arr.size())
arr=torch.unsqueeze(arr,dim=0)
print(arr.size())
arr=torch.squeeze(arr,dim=0)
print(arr.size())
torch.Size([5, 6, 3])
torch.Size([1, 5, 6, 3])
torch.Size([5, 6, 3])
二、Numpy
1.维度交换：transpose
基本语法：arr.transpose(axis)
举例：
arr=np.ones(shape=(2,3,4))
print(arr.transpose(2,1,0).shape) # 其中数字对应坐标轴，如2表示4、1表示3、0表示2
(4, 3, 2)