【深度学习】Pytorch 系列教程（九）：PyTorch数据结构：2、张量操作（Tensor Operations）：（3）张量变形

目录

一、前言

二、实验环境

三、PyTorch数据结构

0、分类

1、张量（Tensor）

2、张量操作（Tensor Operations）

1. 数学运算

2. 统计计算

3. 张量变形

展开张量：flatten

改变张量的形状：view

改变张量形状：reshape

unsqueeze和squeeze

permute和transpose

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一、前言

ChatGPT：

        PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。下面是PyTorch的一些详细介绍：

1. 动态计算图：PyTorch使用动态计算图的方式进行计算，这意味着在运行时可以动态地定义、修改和调整计算图，使得模型的构建和调试更加灵活和直观。

2. 强大的GPU加速支持：PyTorch充分利用GPU进行计算，可以大幅提升训练和推理的速度。它提供了针对GPU的优化操作和内存管理，使得在GPU上运行模型更加高效。

3. 自动求导：PyTorch内置了自动求导的功能，可以根据定义的计算图自动计算梯度。这简化了反向传播算法的实现，使得训练神经网络模型更加便捷。

4. 大量的预训练模型和模型库：PyTorch生态系统中有许多预训练的模型和模型库可供使用，如TorchVision、TorchText和TorchAudio等，可以方便地加载和使用这些模型，加快模型开发的速度。

5. 高级抽象接口：PyTorch提供了高级抽象接口，如nn.Module和nn.functional，用于快速构建神经网络模型。这些接口封装了常用的神经网络层和函数，简化了模型的定义和训练过程。

6. 支持分布式训练：PyTorch支持在多个GPU和多台机器上进行分布式训练，可以加速训练过程，处理大规模的数据和模型。

        总体而言，PyTorch提供了一个灵活而强大的平台，使得深度学习的研究和开发更加便捷和高效。它的简洁的API和丰富的功能使得用户可以快速实现复杂的神经网络模型，并在各种任务中取得优秀的性能。

二、实验环境

        本系列实验使用如下环境

conda create -n DL python=3.7 

conda activate DL

pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

conda install matplotlib

关于配置环境问题，可参考前文的惨痛经历：

三、PyTorch数据结构

0、分类

• Tensor（张量）：Tensor是PyTorch中最基本的数据结构，类似于多维数组。它可以表示标量、向量、矩阵或任意维度的数组。
  • Tensor的操作：PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。这些操作函数能够高效地利用GPU进行并行计算，加速模型训练过程。
• Variable（变量）：Variable是对Tensor的封装，用于自动求导。在PyTorch中，Variable会自动跟踪和记录对其进行的操作，从而构建计算图并支持自动求导。在PyTorch 0.4.0及以后的版本中，Variable被废弃，可以直接使用Tensor来进行自动求导。
• Dataset（数据集）：Dataset是一个抽象类，用于表示数据集。通过继承Dataset类，可以自定义数据集，并实现数据加载、预处理和获取样本等功能。PyTorch还提供了一些内置的数据集类，如MNIST、CIFAR-10等，用于方便地加载常用的数据集。
• DataLoader（数据加载器）：DataLoader用于将Dataset中的数据按批次加载，并提供多线程和多进程的数据预读功能。它可以高效地加载大规模的数据集，并支持数据的随机打乱、并行加载和数据增强等操作。
• Module（模块）：Module是PyTorch中用于构建模型的基类。通过继承Module类，可以定义自己的模型，并实现前向传播和反向传播等方法。Module提供了参数管理、模型保存和加载等功能，方便模型的训练和部署。

1、张量（Tensor）

        

【深度学习】Pytorch 系列教程（一）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）：维度（Dimensions）、数据类型（Data Types）_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501

2、张量操作（Tensor Operations）

        PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。这些操作函数能够高效地利用GPU进行并行计算，加速模型训练过程。

1. 数学运算

2. 统计计算

3. 张量变形

• 展开张量：flatten

        可以使用flatten方法将张量展开为一维的向量。

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
flattened_x = x.flatten()
print(flattened_x)

输出：

tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])

• 改变张量的形状：view

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
reshaped_x = x.view(3, 2)
print(reshaped_x)

输出：

tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])

• 改变张量形状：reshape

        除了使用view方法外，还可以使用reshape函数来改变张量的形状。reshape函数与view方法的功能类似，但在某些情况下更灵活。

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
reshaped_x = x.reshape(3, 2)
print(reshaped_x)

输出：

tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])

        与view方法不同的是，reshape函数可以创建一个新的张量，而不会共享内存。

• unsqueeze和squeeze

    unsqueeze方法可以在指定的维度上增加一个大小为1的维度，而squeeze方法可以去除大小为1的维度。这在处理需要匹配张量形状的操作时非常有用。

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
unsqueeze_x = x.unsqueeze(0)  # 在第0维度上增加一个大小为1的维度
print(unsqueeze_x)

输出：

tensor([[1, 2, 3]])

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3]])
squeeze_x = x.squeeze(0)  # 去除第0维度的大小为1的维度
print(squeeze_x)

输出：

tensor([1, 2, 3])

• permute和transpose

    permute方法可以重新排列张量的维度顺序，而transpose方法可以交换张量的两个维度。这在需要进行维度重排或转置操作时非常有用。

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
permuted_x = x.permute(1, 0)  # 交换维度顺序
print(permuted_x)

输出：

tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
transposed_x = x.transpose(0, 1)  # 转置维度
print(transposed_x)

输出：

tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])