数据操作
# 导入PyTorch
import torch
[张量表示一个由数值组成的数组,这个数组可能有多个维度]。 具有一个轴的张量对应数学上的向量(
); 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵(matrix); 具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。
首先,我们可以使用 arange
创建一个行向量 x
。这个行向量包含以0开始的前12个整数,它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的 元素(element)。例如,张量 x
中有 12 个元素。除非额外指定,新的张量将存储在内存中,并采用基于CPU的计算。
x = torch.arange(15)
x
#:tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14])
[可以通过张量的shape
属性来访问张量(沿每个轴的长度)的*形状*] (和张量中元素的总数)。
x.shape
#:torch.Size([15])
如果只想知道张量中元素的总数,即形状的所有元素乘积,可以检查它的大小(size)。 因为这里在处理的是一个向量,所以它的shape
与它的size
相同。
x.numel()
#:15
[要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值,可以调用reshape
函数。] 例如,可以把张量x
从形状为(12,)的行向量转换为形状为(3,4)的矩阵。 这个新的张量包含与转换前相同的值,但是它被看成一个3行4列的矩阵。 要重点说明一下,虽然张量的形状发生了改变,但其元素值并没有变。 注意,通过改变张量的形状,张量的大小不会改变。
X = x.reshape(3,5)
X
#:
tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
我们不需要通过手动指定每个维度来改变形状。 也就是说,如果我们的目标形状是(高度,宽度), 那么在知道宽度后,高度会被自动计算得出,不必我们自己做除法。 在上面的例子中,为了获得一个3行的矩阵,我们手动指定了它有3行和4列。 幸运的是,我们可以通过-1
来调用此自动计算出维度的功能。 即我们可以用x.reshape(-1,4)
或x.reshape(3,-1)
来取代x.reshape(3,4)
。
有时,我们希望[使用全0、全1、其他常量,或者从特定分布中随机采样的数字]来初始化矩阵。 我们可以创建一个形状为(2,3,4)的张量,其中所有元素都设置为0。代码如下:
torch.zeros((2,3,4))
#:
tensor([[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]],[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]]])
同样,我们可以创建一个形状为(2,3,4)
的张量,其中所有元素都设置为1。代码如下:
torch.ones((2,3,4))
#:
tensor([[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]],[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]])