python选取tensor某一维_超简单！pytorch入门教程（一）：Tensor

Zen君的配置是macbook pro，升级到Mac Serria安装不了qt，无法显示图片，好在发现了pytorch，正好Zen君以前也玩过python的，所以非常激动。这个教程系列也是趁着心情激动写下来的，不知道会不会持续更新，暂时别抱有期待：)

一、pytorch安装

安装pytorch之前，需要安装好python(废话)，还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程，待安装熟悉完之后，再过来这边。

我们接着讲。

打开pytorch官网http://pytorch.org，找到下图所示位置

如图所示，选择好系统，包管理工具，python的版本，是否支持CUDA(Zen君的配置是OSX，包管理工具是pip，版本2.7，不支持CUDA，哭)

选择好相应的配置，然后就可以复制下面“Run this command”的代码，直接打开命令台粘贴运行，即完成pytorch的安装。

二、pytorch的基石--Tensor张量

要介绍Tensor这个数据类型，我觉得有必要扯一下数学。

我们都知道：

标量(Scalar)是只有大小，没有方向的量，如1，2，3等

向量(Vector)是有大小和方向的量，其实就是一串数字，如(1,2)

矩阵(Matrix)是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字，如[1,2;3,4]

如图，我们可以看出，矩阵是二维的，向量是一维的，标量是零维的。

那么张量(Tensor)是什么呢？呵呵呵呵！大家估计也能猜出来！是按照三维排列的一堆数字？

是的。但是也不完全正确。

其实标量，向量，矩阵它们三个也是张量，标量是零维的张量，向量是一维的张量，矩阵是二维的张量。

张量就是按照任意维排列的一堆数字的推广。如图所示，矩阵不过是三维张量下的一个二维切面。要找到三维张量下的一个标量，需要三个维度的坐标来定位。

除此之外，张量还可以是四维的、五维的、。。。等等

数学扯完了，我们撸串代码操练操练　(*ˉ︶ˉ*)>>>import torch #引用torch包

>>>x = torch.Tensor(2,3) #构造一个2x3的矩阵，没初始化但仍然会有值

>>>x

8.0118e+28 4.5768e-41 8.0118e+28

4.5768e-41 2.9747e-37 1.4013e-45

[torch.FloatTensor of size 2x3] #可以看出数据类型是浮点数的2x3矩阵

看矩阵看不出张量的道道，我们来点刺激的>>>y=torch.Tensor(4,2,3) #构造一个4x2x3的张量，没初始化

>>>y

(0 ,.,.) =

1.00000e-29 *

0.0000 2.5244 0.0000

2.5244 0.0000 0.0000

(1 ,.,.) =

1.00000e-29 *

0.0000 0.0000 0.0000

(2 ,.,.) =

1.00000e-29 *

0.0000 0.0000 0.0000

(3 ,.,.) =

1.00000e-29 *

0.0000 0.0000 0.0000

2.5244 0.0000 2.5244

[torch.FloatTensor of size 4x2x3]

我们从上面的返回值可以看出，4x2x3的张量y由4个2x3的矩阵构成，这符合了我们数学上的定义。

Tensor的加法(四种)

我们先初始化两个张量：

rand()用随机数初始化5x3的矩阵

第一种：>>>a+b

第二种：>>>torch.add(a,b)

第三种：>>>result = torch.Tensor(5,3)

>>>torch.add(a,b,out=result) #把运算结果存储在result上

第四种：>>>b.add_(a) #把运算结果覆盖掉b

Tensor的部分截取

利用b[:,1]来截取第2列的所有元素(计算机是从0开始数，所以1是第2列)

Tensor的其他操作

除了加法以外，还有上百种张量的操作，比如说转置(transposing)，切片(slicing)等，送个链接给少侠，少侠自己在家慢慢操练了

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