【PyTorch系例】torch.Tensor详解和常用操作

学习教材：
动手学深度学习 PYTORCH 版(DEMO)

(https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)
PDF 制作by [Marcus Yang](https://github.com/chenyang1999)

本文目录：

1.tensor简介
2.创建Tensor
3.Tensor的操作
4.Tensor数据类型的转换
5. Tensor的形状修改
6. Tensor的数据转换
7. Tensor的广播机制
8.tensor运算的内存开销
9. Tensor ON GPU

1.tensor简介

在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。
Tensor与Numpy的多维数组非常相似。
Tensor还提供了GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使Tensor更适合深度学习。

2.创建Tensor

2.1 直接创建一个5*3的未初始化的Tensor：

x = torch.empty(5,3)

2.2 创建一个5*3的随机初始化的Tensor

torch.rand：返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取一组随机数，形状由可变参数size定义。
原型：

torch.rand(size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,
requires_grad=False)->Tensor

举例：

x = torch.rand(5,3)

torch.randn:返回一个张量，包含了从标准正态分布(Normal distribution)(均值为0，方差为1，即高斯白噪声)中抽取一组随机数，形状由可变参数sizes定义。

x = torch.randn(2,3)

2.3 创建全为0的Tensor(指定数据类型)

x = torch.zeros(5,3,dtype=long)

2.4 根据数据直接创建

x = torch.tensor([5.5,3])

2.5 tensor.new_ones:返回一个与size大小相同的用1填充的张量;

默认情况下，返回的Tensor具有与此张量相同的torch.dtype和torch.device;

>>> tensor = torch.tensor((), dtype=torch.int32)
>>> tensor.new_ones((2, 3))

tensor([[ 1,  1,  1],[ 1,  1,  1]], dtype=torch.int32)

2.6 torch.rand_like：返回与输入相同大小的张量，该张量由区间[0,1)上均匀的随机数填充。

原型：

torch.rand_like(input,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False,
memory_format=torch.preserve_format)->tensor

torch.rand_like(input)相当于torch.rand(input.size(),dtype=input.dtype,layout=input.layout,device=input.device)

举例：

x = torch.rand_like(x,dtype=torch.float)

2.7 torch.arange:根据（首，尾，步长）生成tensor

2.8 其余tensor的构造函数

Tensor(*sizes)    基础构造函数
ones(*sizes)      全1Tensor
zeros(*sizes)     全0Tensor
eye(*sizes)   对角线为1，其他为0
arange(s,e,step)  从s到e，步长为step
linespace(s,e,steps)  从s到e，均匀切分成steps份
normal(mean,std)/uniform(from,to)  正态分布/均匀分布
randperm(m) 随机排列

这些创建方法都可以在创建的时候指定数据类型dtype和存放device(cpu/gpu)

3.Tensor的操作

2.1 Tensor的加法操作：

加法形式一：

x = torch.rand(5, 3)
y = torch.rand(5, 3)
z = x + y

加法形式二：

z=torch.add(x,y)result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)

加法形式三：

y.add_(x)

2.2 Tensor的索引操作：

我们还可以使用类似Numpy的索引操作来访问Tensor的一部分。需要注意的是：索引出来的结果与原数据共享内存，也即修改一个，另一个也会跟着修改。

y = x[0,:]
y += 1
print(y)
print(x[0,:])

除了常用的索引选择数据之外，PyTorch还提供了一些高级的选择函数：

index_select(input,dim,index)   在指定维度dim上选取过，比如选取某些行，某些列
masked_select(input,mask)       例子如上，a(a>0),使用ByteTensor进行选取
non_zero(input)                 非0元素的下标
gather(input,dim,index)         根据index，在dim维度上选取数据，输出的size与index一样的

4.Tensor数据类型的转换

使用独立的函数如 int(),float()等进行转换

long_tensor = tensor.long()

features = features.float()

使用torch.type()函数

t2=t1.type(torch.FloatTensor)

使用type_as()函数

t3=t1.type_as(t2)

5. Tensor的形状修改

5.1 view()

用view()来改变Tensor的形状：

y = x.view(15)

-1所指的维度可以根据其他的维度推出来

z = x.view(-1,5)

注意：
view()返回的新tensor与源tensor共享内存，实际上就是同一个tensor，也就是更改一个，另一个也会跟着改变。
（顾名思义，view()仅仅改变了对这个张量的观察角度）

Pytorch中的Tensor支持包含一百多种操作，包含转置，索引，切片，数学运算，线性代数，随机数等。

6. Tensor的数据转换

6.1 item()

作用：它可以将一个标量Tensor转换为一个Python number:

x = torch.randn(1)
x.item()

6.2 Tensor 转 NumPy
使用numpy()将Tensor转换成NumPy数组：
注意，这样产生的NumPy数组与Tensor共享相同的内存，改变其中一个另一个也会改变！

a = torch.ones(5)
b = a.numpy() # 转为numpy

6.3 NumPy数组转Tensor
使用from_numpy()将NumPy数组转换为Tensor：
注意，这样产生的NumPy数组与Tensor共享相同的内存，改变其中一个另一个也会改变！

a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)

7. Tensor的广播机制

当对两个形状不同的Tensor按元素运算时，可能会触发广播机制(broadcasting)机制：先适当复制元素使这两个Tensor形状相同后再按元素运算。

x = torch.arange(1, 3).view(1,2) #[1,2]
y =torch.arange(1, 4).view(3,1)
print(x+y)

结果：

tensor([[2, 3],[3, 4],[4, 5]])

8.tensor运算的内存开销

索引，view()是不会开辟新的内存的，而像y=x+y这样的运算是会开辟新的内存的，然后y指向新的内存。

9. Tensor ON GPU

用方法to()可以将Tensor在CPU和GPU之间相互移动。

# 以下代码只有在PyTorch GPU版本上才会执⾏
if torch.cuda.is_available():   device = torch.device("cuda")  # GPUx = torch.arange(1, 3).view(1,2)y = torch.ones_like(x,device=device)  #直接创建一个在GPU上的Tensorx = x.to(device) # 等价于 .to("cuda")z = x + yprint(z)print(z.to("cpu", torch.double)) # to()还可以同时更改数据类型