pytorch tutorial : A 60 Minute Blitz

前言

pytorch用了一段时间，后来又不用了，所以重新捡起pytorch再学一遍。

本次的资料是来自官方教程的A 60 Minute Blitz，最基础的资料，本文是基于该资料的一些总结和概括。

Tensor

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Tensor 在 pytorch可以看成是numpy.array的扩展，并且tensor可以在GPU上运行使用。

1.创建方法

• torch.tensor(): 接受list, np.array
• torch.*_like: 如torch.zero_like(x)，和x同形
• [tensor].new_[*]: 如x.new_ones()，和x同dtype和device

2.大小
print(x.size())

3.运算

• 直接使用运算符: +
• torch.add(x,y, out = result): 可以指定返回的tensor，但是它必须已经被创建。
• [tensor].add(y): 不改变tensor的值，返回和。
• [tensor].add_(y): 将改变tensor的值，tensor值变为和。以_结尾的改变x的函数是in-place的。

4.切片
tensor和numpy.array和list拥有相同的切片规则。

5.resize
使用view函数，类似numpy的reshape。

    x = torch.randn(5,4)
    print(x.view(-1, 5))

6.tensor和array的关系

The Torch Tensor and NumPy array will share their underlying memory locations (if the Torch Tensor is on CPU), and changing one will change the other.

tensor和array 共享内存(如果tensor在cpu上)，所以 改变一个影响另一个。

• tensor -> array:
  使用numpy()函数

x = torch.randn(5,4)
a = x.numpy()
print(a)
a += np.random.randn(5,4)
print(x) #这里x的值改变了

• array -> tensor：
  使用from_numpy()函数

import numpy as np
a = np.array([3])
b = torch.from_numpy(a)
a = np.add(a, 1, out = a)
print(a)
print(b)

All the Tensors on the CPU except a CharTensor support converting to NumPy and back.
除CharTensor的其他CPU上的tensor都支持array互转。

7.x.item()
如果x是一个数字的tensor,x.item()可以得到一个python的数字。

8.Tensor on CUDA

• 在创建函数中指定device=torch.device("cuda")直接创建CUDA上的Tensor
• x = x.to(device=torch.device("cude"))使用to函数，注意不是in-place操作

9.其他操作
torch还包含很多其他的Tensor的操作。
如:

• squeeze()去掉大小为1的维度
• unsqueeze()在指定维度之后增加一个维度，大小为1
• transpose(dim1, dim2)两个维度互换

AutoGrad 自动求导机制

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自动求导机制是pytorch的核心模块。

AutoGrad in Tensor

Tensor(如x)在创建时指定requires_grad=True，会记录之后对它的计算。当完成从x到另一个Tensor(如z)的计算时，我们调用z.backward()方法，torch会沿着所有x到z的计算路径，通过反向传播(链式求导法则)计算这之间