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  • 实例详解Pytorch中的tensor数据结构

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    torch.Tensor

    torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array
    Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成,生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor

    注意 torch.tensor() 总是拷贝 data。如果你有一个 Tensor data 并且仅仅想改变它的 requires_grad 属性,可用 requires_grad_() 或者 detach() 来避免拷贝。如果你有一个 numpy数组并且想避免拷贝,请使用 torch.as_tensor()

    1,指定数据类型的 Tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成:

    注意为了改变已有的 tensor 的 torch.device 和/或者 torch.dtype, 考虑使用 to() 方法.

    >>> torch.ones([2,3], dtype=torch.float64, device="cuda:0")
    tensor([[1., 1., 1.],
            [1., 1., 1.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
    >>> torch.ones([2,3], dtype=torch.float32)
    tensor([[1., 1., 1.],
            [1., 1., 1.]])

    2,Tensor 的内容可以通过 Python索引或者切片访问以及修改:

    >>> matrix = torch.tensor([[2,3,4],[5,6,7]])
    >>> print(matrix[1][2])
    tensor(7)
    >>> matrix[1][2] = 9
    >>> print(matrix)
    tensor([[2, 3, 4],
            [5, 6, 9]])

    3,使用 torch.Tensor.item() 或者 int() 方法从只有一个值的 Tensor中获取 Python Number:

    >>> x = torch.tensor([[4.5]])
    >>> x
    tensor([[4.5000]])
    >>> x.item()
    4.5
    >>> int(x)
    4

    4,Tensor可以通过参数 requires_grad=True 创建, 这样 torch.autograd 会记录相关的运算实现自动求导:

    >>> x = torch.tensor([[1., -1.], [1., 1.]], requires_grad=True)
    >>> out = x.pow(2).sum()
    >>> out.backward()
    >>> x.grad
    tensor([[ 2.0000, -2.0000],
     [ 2.0000,  2.0000]])

    5,每一个 tensor都有一个相应的 torch.Storage 保存其数据。tensor 类提供了一个多维的、strided 视图, 并定义了数值操作。

    Tensor 数据类型

    Torch 定义了七种 CPU tensor 类型和八种 GPU tensor 类型:

    tensor数据类型

    torch.Tensor 是默认的 tensor 类型(torch.FloatTensor)的简称,即 32 位浮点数数据类型。

    Tensor 的属性

    Tensor 有很多属性,包括数据类型、Tensor 的维度、Tensor 的尺寸。

    • 数据类型:可通过改变 torch.tensor() 方法的 dtype 参数值,来设定不同的 tensor 数据类型。
    • 维度:不同类型的数据可以用不同维度(dimension)的张量来表示。标量为 0 维张量,向量为 1 维张量,矩阵为 2 维张量。彩色图像有 rgb 三个通道,可以表示为 3 维张量。视频还有时间维,可以表示为 4 维张量,有几个中括号 [ 维度就是几。可使用 dim() 方法 获取 tensor 的维度。
    • 尺寸:可以使用 shape属性或者 size()方法查看张量在每一维的长度,可以使用 view()方法或者reshape() 方法改变张量的尺寸。

    样例代码如下:

    matrix = torch.tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],
                           [[5,4,6,7], [5,6,8,9]]], dtype = torch.float64)
    print(matrix)               # 打印 tensor
    print(matrix.dtype)     # 打印 tensor 数据类型
    print(matrix.dim())     # 打印 tensor 维度
    print(matrix.size())     # 打印 tensor 尺寸
    print(matrix.shape)    # 打印 tensor 尺寸
    matrix2 = matrix.view(4, 2, 2) # 改变 tensor 尺寸
    print(matrix2)

    程序输出结果如下:

    tensor属性

    view 和 reshape 的区别

    两个方法都是用来改变 tensor 的 shape,view() 只适合对满足连续性条件(contiguous)的 tensor 进行操作,而 reshape() 同时还可以对不满足连续性条件的 tensor 进行操作。在满足 tensor 连续性条件(contiguous)时,a.reshape() 返回的结果与a.view() 相同,都不会开辟新内存空间;不满足 contiguous 时, 直接使用 view() 方法会失败,reshape() 依然有用,但是会重新开辟内存空间,不与之前的 tensor 共享内存,即返回的是 ”副本“(等价于先调用 contiguous() 方法再使用 view() 方法)。
    更多理解参考这篇文章

    Tensor 与 ndarray

    1,张量和 numpy 数组。可以用 .numpy() 方法从 Tensor 得到 numpy 数组,也可以用 torch.from_numpy 从 numpy 数组得到Tensor。这两种方法关联的 Tensor 和 numpy 数组是共享数据内存的。可以用张量的 clone方法拷贝张量,中断这种关联。

    arr = np.random.rand(4,5)
    print(type(arr))
    tensor1 = torch.from_numpy(arr)
    print(type(tensor1))
    arr1 = tensor1.numpy()
    print(type(arr1))
    """
    <class 'numpy.ndarray'>
    <class 'torch.Tensor'>
    <class 'numpy.ndarray'>
    """

    2,item() 方法和 tolist() 方法可以将张量转换成 Python 数值和数值列表

    # item方法和tolist方法可以将张量转换成Python数值和数值列表
    Scalar = torch.tensor(5)  # 标量
    s = scalar.item()
    print(s)
    print(type(s))
    
    tensor = torch.rand(3,2)  # 矩阵
    t = tensor.tolist()
    print(t)
    print(type(t))
    """
    1.0
    <class 'float'>
    [[0.8211846351623535, 0.20020723342895508], [0.011571824550628662, 0.2906131148338318]]
    <class 'list'>
    """

    创建 Tensor

    创建 tensor ,可以传入数据或者维度,torch.tensor() 方法只能传入数据,torch.Tensor() 方法既可以传入数据也可以传维度,强烈建议 tensor() 传数据,Tensor() 传维度,否则易搞混。

    传入维度的方法

    方法名 方法功能 备注
    torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间 [0, 1)均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 推荐
    torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为1,即高斯白噪声)中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 不推荐
    torch.nORMal(means, std, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从指定均值 means 和标准差 std 的离散正态分布中抽取的一组随机数。标准差 std 是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布标准差。 多种形式,建议看源码
    torch.rand_like(a) 根据数据 a 的 shape 来生成随机数据 不常用
    torch.randint(low=0, high, size) 生成指定范围(low, hight)和 size 的随机整数数据 常用
    torch.full([2, 2], 4) 生成给定维度,全部数据相等的数据 不常用
    torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None) 生成指定间隔的数据 易用常用
    torch.ones(*size, *, out=None) 生成给定 size 且值全为1 的矩阵数据 简单
    zeros()/zeros_like()/eye() 0 的 tensor 和 对角矩阵 简单

    样例代码:

    >>> torch.rand([1,1,3,3])
    tensor([[[[0.3005, 0.6891, 0.4628],
              [0.4808, 0.8968, 0.5237],
              [0.4417, 0.2479, 0.0175]]]])
    >>> torch.normal(2, 3, size=(1, 4))
    tensor([[3.6851, 3.2853, 1.8538, 3.5181]])
    >>> torch.full([2, 2], 4)
    tensor([[4, 4],
            [4, 4]])
    >>> torch.arange(0,10,2)
    tensor([0, 2, 4, 6, 8])
    >>> torch.eye(3,3)
    tensor([[1., 0., 0.],
            [0., 1., 0.],
            [0., 0., 1.]])

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