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PyTorch基础知识-新手笔记

时间：2023-07-29 20:31:33浏览次数：57  
标签：10 Tensor index torch shape 基础知识 PyTorch print 新手

NumPy 与 Tensor

Tensor为神经网络界的NumPy，与NumPy相似。

相同之处：二者均可共享内存，它们之间的转换非常方便和高效。

不同之处：NumPy会把ndarray放在CPU中加速。

    Tensor会把ndarray放在GPU中加速。

PyTorch中的Tensor可以是零维（又称为标量或一个数）、一维、二维及多维的数组。

标量（scalar）：一个数值，零维数组

向量（vector）：一维数组

矩阵（matrix）：二维数组

张量（tensor）：多维数组（大于二维的数组）

Tensor 概述

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布

PyTorch基础知识-新手笔记_数组_02

从接口的角度划分：

torch.function：torch.sum、torch.add等

tensor.function：tensor.view、tensor.add等

从修改方式的角度划分：

不修改自身数据，返回一个新数据：如x.add(y)，x的数据不改变，返回一个新Tensor。

修改自身的数据：如x.add_(y)，运行符带下划线后缀，运算结果存在x中，x被修改。

import torch

x = torch.tensor([1, 2])
print("*"*10 + " x " + "*"*10)
print(x)

y = torch.tensor([3, 4])
print("*"*10 + " y " + "*"*10)
print(y)

z = x.add(y)
print("*"*10 + " z " + "*"*10)
print(z)
print("*"*10 + " x.add(y): 不修改自身数据 " + "*"*10)
print(x)

z = x.add_(y)
print("*"*10 + " z " + "*"*10)
print(z)
print("*"*10 + " x.add_(y): 修改自身数据 " + "*"*10)
print(x)

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布_03

创建 Tensor

常见的创建 Tensor 的函数:

Tensor(*size)：直接从参数创建一个张量，支持list、numpy数组。

eye(row, column)：创建指定行数、列数的二维单位张量。

linspace(start, end, steps)：从start到end，均匀切分成steps份。

logspace(start, end, steps)：从10start 到 10end，均匀切分成steps份。

rand/randn(*size)：生成[0, 1)均匀分布/标准正态分布的数据。

ones(*size)：返回指定形状的张量，元素初始化为1。

zeros(*size)：返回指定形状的张量，元素初始化为0。

ones_like(t)：返回与t的形状相同的张量，且元素初始化为1。

zeros_like(t)：返回与t的形状相同的张量，且元素初始化为0。

arange(start, end, step)：在区间[start, end)上以间隔step生成一个序列张量。

from_numpy(ndarray)：把ndarray转换为Tensor。

把列表或数组等数据对象直接转换为Tensor，或者根据指定的形状创建。

import torch

# 根据 列表数据 生成 Tensor
x1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("*"*10 + " x1 " + "*"*10)
print(x1)

# 根据 指定形状 生成 Tensor
x2 = torch.Tensor(2, 3)
print("*"*10 + " x2 " + "*"*10)
print(x2)

# 根据 给定 的 Tensor形状
x3 = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("*"*10 + " x3 " + "*"*10)
print(x3)

# 查看 Tensor 的形状
print("*"*10 + " x3.size() " + "*"*10)
print(x3.size())

# shape 与 size() 等价
print("*"*10 + " x3.shape " + "*"*10)
print(x3.shape)

# 根据已有形状创建
x4 = torch.Tensor(x3.size())
print("*"*10 + " x4 " + "*"*10)
print(x4)

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_数据_04

torch.Tensor 与 torch.tensor 的区别：

1）torch.Tensor是torch.empty与torch.tensor的一种混合。当传入数据时，torch.Tensor使用的是全局默认数据类型（FloatTensor），torch.tensor是从数据中推断数据类型。

2）torch.tensor(1)返回一个固定值1，而torch.Tensor(1)返回一个大小为1的张量，是随机初始化的值。

import torch

t1 = torch.Tensor(1)
print("t1的值为：{}, t1的数据类型为：{}".format(t1, t1.type()))

t2 = torch.tensor(1)
print("t2的值为：{}, t2的数据类型为：{}".format(t2, t2.type()))

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_数组_05

import torch

# 生成一个单位矩阵 eye ~ I 读音
x1 = torch.eye(4, 4)
print("*"*10 + " x1 " + "*"*10)
print(x1)

# 自动生成元素全是0的矩阵
x2 = torch.zeros(2, 2)
print("*"*10 + " x2 " + "*"*10)
print(x2)

# 根据规则生成数据:从[1, 10]均匀分成4份
x3 = torch.linspace(1, 10, 4)
print("*"*10 + " x3 " + "*"*10)
print(x3)

# 生成满足 均匀分布 的随机数
x4 = torch.rand(2, 3)
print("*"*10 + " x4 " + "*"*10)
print(x4)

# 生成满足 标准正态分布 的随机数
x5 = torch.randn(2, 3)
print("*"*10 + " x5 " + "*"*10)
print(x5)

# 返回与所给数据的形状相同，值全为0的张量	
x6 = torch.zeros_like(torch.rand(2, 3))
print("*"*10 + " x6 " + "*"*10)
print(x6)

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_数组_06

修改Tensor形状

在处理数据、构建网络层等过程中，需要了解并修改Tensor的形状，常用修改Tensor形状的函数如下：

size()：返回张量的shape属性值，与函数shape等价。

numel(input)：计算Tensor的元素个数。

view(*shape)：修改Tensor的形状，与reshape类似，但view返回的对象与源Tensor共享内存，修改一个Tensor会同时修改另一个Tensor。reshape将生成新的Tensor，而且不要求源Tensor是连续的。view(-1)表示展平数组。

resize：类似于view，但在size超出阈值时会重新分配内存空间。

item：若Tensor为单元素，则返回Python的标量。

PyTorch基础知识-新手笔记_数组_07

unsqueeze：在指定维度增加一个”1“。

squeeze：在指定维度压缩一个“1”。

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布_08

import torch

# 生成一个形状为 2×3 的矩阵（标准正态分布函数）
x = torch.randn(2, 3)
print("*"*10 + " x " + "*"*10)
print(x)

# 查看矩阵的形状
size = x.size()
print("*"*10 + " x.size() " + "*"*10)
print(size)

# 查看矩阵的形状
shape = x.shape
print("*"*10 + " x.shape " + "*"*10)
print(shape)

# 查看矩阵的维度
dim = x.dim()
print("*"*10 + " x.dim() " + "*"*10)
print(dim)

# 变为3×2矩阵
view32 = x.view(3, 2)
print("*"*10 + " view32 " + "*"*10)
print(view32)
print("*"*10 + " x " + "*"*10)
print(x)

# 展平为1维向量
view1 = x.view(-1)
print("*"*10 + " view1 " + "*"*10)
print(view1)

# 查看矩阵的形状
print("*"*10 + " view1.shape " + "*"*10)
print(view1.shape)

# 添加一个维度
z = torch.unsqueeze(view1, 0)
print("*"*10 + " z " + "*"*10)
print(z)

# 查看形状
print("*"*10 + " z.shape " + "*"*10)
print(z.shape)

# 计算z的元素个数
print("*"*10 + " z.numel() " + "*"*10)
print(z.numel())

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布_09

torch.view 与 torch.reshape 的异同：

1）reshape()可以由torch.reshape() 与 torch.Tensor.reshape()调用。

     view()只可以由torch.Tensor.view()调用。

2）对于一个将要被修改的Tensor，新的size必须与原来的size和stride兼容。否则，在修改之前必须调用contiguous()方法。

PyTorch基础知识-新手笔记_数据_10

3）同样返回与input数据量相同，但形状不同的Tensor。若满足修改的条件，则不会进行复制；若不满足，则会进行复制。

4）torch.reshape：只想重塑张量时使用。

     torch.view：关注内存的使用情况 并且 希望确保两个张量共享相同的数据。

索引操作

Tensor的索引结果与源数据共享内存，除了可以通过索引从Tensor中获取数据，也可以借助一些函数实现。常用的选择函数可参考如下：

index_select(input, dim, index)：在指定维度上选择一些行和列

nonzero(input)：获取非0元素的下标

masked_select(input, mask)：使用二元值进行选择

gather(input, dim, index)：在指定维度上选择数据，输出的形状与index（index的类型必须是LongTensor类型）一致

PyTorch基础知识-新手笔记_数据_11

官方解释（两个公式）：torch.gather — PyTorch 2.0 documentation

# 获取指定索引对应的值，输出根据以下规则得到
# output[i][j] = input[index[i][j]][j] # dim = 0，行
# output[i][j] = input[i][index[i][j]] # dim = 1，列

scatter_(input, dim, index, src)：gather的反操作，根据指定索引补充数据

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布_12

官方解释（两个公式）:torch.Tensor.scatter_ — PyTorch 2.0 documentation

import torch

# 设置一个随机种子
torch.manual_seed(100)

# 生成一个形状为2×3的矩阵（服从标准正态分布）
input = torch.randn(2, 3)
print("*"*10 + " input " + "*"*10)
print(input)

# 根据索引获取第一行所有数据
print("*"*10 + " 第1行数据 " + "*"*10)
print(input[0, :])

# 获取最后一列所有数据
print("*"*10 + " 最后1列数据 " + "*"*10)
print(input[:, -1])

# 生成是否大于0的Byter张量
mask = input > 0
print("*"*10 + " mask " + "*"*10)
print(mask)

# 获取大于0的数值
print("*"*10 + " input > 0 " + "*"*10)
print(torch.masked_select(input, mask))

# 获取非0下标，即行、列索引
print("*"*10 + " input > 0 下标 " + "*"*10)
print(torch.nonzero(mask))

# 获取指定索引对应的值，输出根据以下规则得到
# output[i][j] = input[index[i][j]][j] # dim = 0，行
# output[i][j] = input[i][index[i][j]] # dim = 1，列

# 索引值数组
index = torch.LongTensor([[0, 1, 1]])
print("*"*10 + " index " + "*"*10)
print(index)

# 在指定维度上选取数据
# torch.gather(input, dim, index)
output = torch.gather(input, 0, index)
print("*"*10 + " torch.gather() " + "*"*10)
print(output)

# 索引值数组
index = torch.LongTensor([[0, 1, 1], [1, 1, 1]])
print("*"*10 + " index " + "*"*10)
print(index)

# 在指定维度上选取数据
# torch.gather(input, dim, index)
output = torch.gather(input, 1, index)
print("*"*10 + " torch.gather() " + "*"*10)
print(output)

# 根据指定索引补充数据
# det[index[i][j]][j] = src[i][j] # dim = 0, 行
# det[i][index[i][j]] = src[i][j] # dim = 1, 列

# 生成一个形状为2×3的矩阵（服从标准正态分布）
src = torch.randn(2, 3)
print("*"*10 + " src " + "*"*10)
print(src)

# 生成一个形状为2×3的矩阵（全0）
det = torch.zeros(2, 3)
print("*"*10 + " det " + "*"*10)
print(det)

# 根据指定索引补充数据
# det.scatter_(dim, index, src)
det.scatter_(1, index, src)
print("*"*10 + " det " + "*"*10)
print(det)

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_数组_13

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布_14

广播机制

PyTorch中的Tensor可自动实现广播机制。 

import torch

# 生成一个一维数组（服从标准正态分布）
B1 = torch.randn(3)
print("*"*10 + " B1 " + "*"*10)
print(B1)
print("*"*10 + " B1.shape " + "*"*10)
print(B1.shape)

# 在指定维度增加1（0：最外层加一个大括号）
B2 = B1.unsqueeze(0)
print("*"*10 + " B2 " + "*"*10)
print(B2)
print("*"*10 + " B2.shape " + "*"*10)
print(B2.shape)

# 在指定维度增加1（1：最里层分割）
B2 = B1.unsqueeze(1)
print("*"*10 + " B2 " + "*"*10)
print(B2)
print(B2.shape)

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布_15

import torch
import numpy as np

A = np.arange(0, 40, 10).reshape(4, 1)
print("*"*10 + " A " + "*"*10)
print(A)
print("*"*10 + " A.shape " + "*"*10)
print(A.shape)

B = np.arange(0, 3)
print("*"*10 + " B " + "*"*10)
print(B)
print("*"*10 + " B.shape " + "*"*10)
print(B.shape)

# 把ndarray转换为Tensor
A1 = torch.from_numpy(A)
print("*"*10 + " A1 " + "*"*10)
print(A1)
print("*"*10 + " A1.shape " + "*"*10)
print(A1.shape)

# 把ndarray转换为Tensor
B1 = torch.from_numpy(B)
print("*"*10 + " B1 " + "*"*10)
print(B1)
print("*"*10 + " B1.shape " + "*"*10)
print(B1.shape)

# Tensor自动实现广播
C1 = A1 + B1
print("*"*10 + " C1 = A1 + B1 " + "*"*10)
print(C1)
print("*"*10 + " C1.shape " + "*"*10)
print(C1.shape)

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布_16

import torch
import numpy as np

A = np.arange(0, 40, 10).reshape(4, 1)
B = np.arange(0, 3)

# 把ndarray转换为Tensor
A1 = torch.from_numpy(A)

# 把ndarray转换为Tensor
B1 = torch.from_numpy(B)

# Tensor自动实现广播
C1 = A1 + B1

# 手工配置
# 规则1：B1向A1看齐，B1变为（1， 3）
B2 = B1.unsqueeze(0)
print("*"*10 + " B2 " + "*"*10)
print(B2)
print("*"*10 + " B2.shape " + "*"*10)
print(B2.shape)

# 不改变被修改数组
print("*"*10 + " B1 " + "*"*10)
print(B1)
print("*"*10 + " B1.shape " + "*"*10)
print(B1.shape)

# 使用expand函数重复数组，转换为4×3的矩阵
A2 = A1.expand(4, 3)
print("*"*10 + " A2 " + "*"*10)
print(A2)
print("*"*10 + " A2.shape " + "*"*10)
print(A2.shape)

# 不改变被修改数组
print("*"*10 + " A1 " + "*"*10)
print(A1)
print("*"*10 + " A1.shape " + "*"*10)
print(A1.shape)

# 使用expand函数重复数组，转换为4×3的矩阵
B3 = B2.expand(4, 3)
print("*"*10 + " B3 " + "*"*10)
print(B3)
print("*"*10 + " B3.shape " + "*"*10)
print(B3.shape)

# 不改变被修改数组
print("*"*10 + " B2 " + "*"*10)
print(B2)
print("*"*10 + " B2.shape " + "*"*10)
print(B2.shape)

# 手工配置 C2 结果 与 C1 结果相同
C2 = A2 + B3
print("*"*10 + " C2 " + "*"*10)
print(C2)
print("*"*10 + " C2.shape " + "*"*10)
print(C2.shape)

运行结果：

PyTorch基础知识-新手笔记_数组_17

PyTorch基础知识-新手笔记_正态分布_18


























标签：10,Tensor,index,torch,shape,基础知识,PyTorch,print,新手
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