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Pytorch | Tutorial-01 张量

时间:2024-03-20 16:22:29浏览次数:28  
标签:01 tensor torch 张量 Pytorch print NumPy Tutorial Tensor

Tensors 张量

张量是一种特殊的数据结构,与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中,我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。

张量与 NumPy 的 ndarray 类似,不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上,张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存,从而无需复制数据。张量还针对自动微分进行了优化。如果您熟悉 ndarrays,那么您就会熟悉 Tensor API。

import torch
import numpy as np

初始化张量

张量可以通过多种方式初始化。看看下面的例子:

直接从数据创建

张量可以直接从数据创建,可以自动推断数据类型:

data = [[1, 2],[3, 4]]
x_data = torch.tensor(data)

来自 Numpy 数组

张量可以从 NumPy 数组创建:

np_array = np.array(data)
x_np = torch.from_numpy(np_array)

从另一个张量

新张量保留参数张量的属性(形状、数据类型),除非显式覆盖。

x_ones = torch.ones_like(x_data) # retains the properties of x_data
print(f"Ones Tensor: \n {x_ones} \n")

x_rand = torch.rand_like(x_data, dtype=torch.float) # overrides the datatype of x_data
print(f"Random Tensor: \n {x_rand} \n")

输出:

Ones Tensor:
 tensor([[1, 1],
        [1, 1]])

Random Tensor:
 tensor([[0.8823, 0.9150],
        [0.3829, 0.9593]])

使用随机值或常数值

shape 是张量维度的元组。在下面的函数中,它确定输出张量的维数。

shape = (2,3,)
rand_tensor = torch.rand(shape)
ones_tensor = torch.ones(shape)
zeros_tensor = torch.zeros(shape)

print(f"Random Tensor: \n {rand_tensor} \n")
print(f"Ones Tensor: \n {ones_tensor} \n")
print(f"Zeros Tensor: \n {zeros_tensor}")

输出:

Random Tensor:
 tensor([[0.3904, 0.6009, 0.2566],
        [0.7936, 0.9408, 0.1332]])

Ones Tensor:
 tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

Zeros Tensor:
 tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])

张量的属性

张量的属性描述了它们的形状、数据类型以及存储它们的设备。

tensor = torch.rand(3,4)

print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}")
print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}")
print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}")

输出:

Shape of tensor: torch.Size([3, 4])
Datatype of tensor: torch.float32
Device tensor is stored on: cpu

张量运算

这里全面描述了 100 多种张量运算,包括算术、线性代数、矩阵操作(转置、索引、切片)、采样等。

每一个操作都可以在 GPU 上运行(速度通常高于 CPU)。如果您使用 Colab,请通过 Runtime > Change runtime type > GPU 来分配 GPU。

默认情况下,张量是在 CPU 上创建的。我们需要在检查 GPU 可用性之后使用 .to 方法显式地将张量移动到 GPU。请记住,跨设备复制大张量在时间和内存方面可能会很昂贵!

# We move our tensor to the GPU if available
if torch.cuda.is_available():
    tensor = tensor.to("cuda")

尝试一些操作。如果您熟悉 NumPy API,您会发现 Tensor API 使用起来非常简单。

  • 标准的类似 numpy 的索引和切片:
tensor = torch.ones(4, 4)
print(f"First row: {tensor[0]}")
print(f"First column: {tensor[:, 0]}")
print(f"Last column: {tensor[..., -1]}")
tensor[:,1] = 0
print(tensor)

输出:

First row: tensor([1., 1., 1., 1.])
First column: tensor([1., 1., 1., 1.])
Last column: tensor([1., 1., 1., 1.])
tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])
  • 连接张量:您可以使用 torch.cat 沿给定维度连接一系列张量。另请参见 torch.stack,这是另一个与 torch.cat 略有不同的张量连接运算符。
t1 = torch.cat([tensor, tensor, tensor], dim=1)
print(t1)
tensor([[1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.]])
  • 算术运算
# This computes the matrix multiplication between two tensors. y1, y2, y3 will have the same value
# ``tensor.T`` returns the transpose of a tensor
y1 = tensor @ tensor.T
y2 = tensor.matmul(tensor.T)

y3 = torch.rand_like(y1)
torch.matmul(tensor, tensor.T, out=y3)


# This computes the element-wise product. z1, z2, z3 will have the same value
z1 = tensor * tensor
z2 = tensor.mul(tensor)

z3 = torch.rand_like(tensor)
torch.mul(tensor, tensor, out=z3)

输出:

tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])
  • 单元素张量:如果您有一个单元素张量,例如通过将张量的所有值聚合为一个值,您可以使用 item() 将其转换为 Python 数值:
agg = tensor.sum()
agg_item = agg.item()
print(agg_item, type(agg_item))

输出:

12.0 <class 'float'>
  • 就地运算:将结果存储到操作数中的操作称为就地运算。它们由 _ 后缀表示。例如: x.copy_(y) 、 x.t_() 会更改 x 。
print(f"{tensor} \n")
tensor.add_(5)
print(tensor)

输出:

tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])

tensor([[6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.]])

就地操作可以节省一些内存,但在计算导数时可能会出现问题,因为历史记录会立即丢失。因此,不鼓励使用它们。


与 NumPy 的桥梁

CPU 和 NumPy 数组上的张量可以共享其底层内存位置,改变其中一个就会改变另一个。

张量到 NumPy 数组

t = torch.ones(5)
print(f"t: {t}")
n = t.numpy()
print(f"n: {n}")

输出:

t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
n: [1. 1. 1. 1. 1.]

张量的变化反映在 NumPy 数组中。

t.add_(1)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")

输出:

t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
n: [2. 2. 2. 2. 2.]

NumPy 数组到张量

n = np.ones(5)
t = torch.from_numpy(n)

NumPy 数组中的变化反映在张量中。

np.add(n, 1, out=n)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")

输出:

t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
n: [2. 2. 2. 2. 2.]

标签:01,tensor,torch,张量,Pytorch,print,NumPy,Tutorial,Tensor
From: https://www.cnblogs.com/shaojunjie0912/p/18085507

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