张量简介与创建
1. 张量的概念
张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。
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1.1 Tensor 与 Variable
-
Variable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，包含五个属性：
在这里插入图片描述- data：被包装的Tensor
- grad：data的梯度
- grad_fn：创建Tensor的function，是自动求导的关键
- requires_grad：指示是否需要梯度
- is_leaf：指示是否是叶子结点（张量）
-
Tensor
Pytorch0.4.0版本开始，Variable并入Tensor，并增加了dtype, shape和device属性
在这里插入图片描述-
dtype：张量的数据类型，pytorch提供了9种数据类型，如下图所示，其中32位浮点和64位整型是比较常用的两种数据类型。
在这里插入图片描述 - shape：张量的形状。
- device：张量所在的设备，GPU/CPU。
-
2. 张量的创建
2.1 直接创建
- torch.tensor()
- 功能：从data创建tensor
- data：数据，可以是list，numpy
- dtype：数据类型，默认与data的一致
- device：所在设备，cuda/cpu
- requires_grad：是否需要梯度
- pin_memory：是否存于锁页内容，通常设置位False
torch.tensor(
data,
dtype=None,
device=None,
requires_grad=False,
pin_memory=False)
- torch.from_numpy(ndarray)
功能：从numpy创建tensor
注意事项：从torch.from_numpy创建的tensor与ndarray共享内存，当修改其中一个数据，另外一个也将会被改动。
在这里插入图片描述
我们通过下面的代码分别展示tensor的创建过程，以及tensor和ndarray共享内存的情况：
arr = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
t = torch.from_numpy(arr)
print('numpy array:', arr)
print('tensor:', t)
print('修改array！')
arr[0, 0] = 0
print('numpy array:', arr)
print('tensor:', t)
print('修改tensor！')
t[0, 0] = -1
print('numpy array:', arr)
print('tensor:', t)
运行结果如下：
在这里插入图片描述
2.2 依据数值创建
- torch.zeros()
- 功能： 依size创建全0张量
- size：张量的形状，如（3，3）
- out：输出的张量，用于接收创建的张量，一般可不写
- layout：内存中布局形式，有strided，sparse_coo等
- device：所在设备，gpu/cpu
- requires_grad：是否需要梯度
torch.zeros(
size,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
torch.zeros_like()
-
功能：依input形状创建全0张量
- input：创建与input同形状的全0张量
- dtype：数据类型
- layout：内存中布局形式
torch.ones()
torch.ones_like()
-
torch.full()
- size：张量的形状，如（3，3）
- fill_value：需要填充的张量的值
torch.full(
size,
fill_value,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
torch.full_like()
功能：与full()函数功能类似，依input形状创建张量
torch.arange()
功能：创建等差的1维张量
-
数值区间为[start， end）
- start：数列起始值
- end：数列结束值，不包含在内
- step：数列公差，默认为1
torch.arange(
start=0,
end,
step=1,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
- torch.linspace()
- 功能：创建均分的1维张量
- 注意事项：数值区间为[start， end]
- start：数列起始值
- end：数列结束值
- steps：数列长度
torch.linsapce(
start=0,
end,
steps=100,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
torch.longspace()
功能：创建对数均分的1维张量
-
注意：长度为steps，底为base
- start：数列起始值
- end：数列结束值
- steps：数列长度
- base：对数函数的底，默认为10
torch.eye()
功能：创建单位对角矩阵（2维张量）
-
注意：默认为方阵
- n：矩阵行数
- m：矩阵列数（默认不写数值，这样会创建出n*n的方阵）
torch.linsapce(
n,
m=None,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
2.3 依据概率分布创建张量
- torch.normal()
- 功能：生成正太分布（高斯分布）
- mean：均值
- std：标准值
- 三种模式：
- mean为标量，std为标量
- mean为张量，std为标量
- mean为张量，std为张量
torch.normal(
mean,
std,
out=None)
print('mean张量，std张量')
mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
std = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
t_normal = torch.normal(mean, std)
print('mean:{} \n std:{}'.format(mean, std))
print(t_normal)
print('mean张量，std标量')
mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
std = 1
t_normal = torch.normal(mean, std)
print('mean:{} \n std:{}'.format(mean, std))
print(t_normal)
print('mean标量，std张量')
mean = 0
std = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
t_normal = torch.normal(mean, std)
print('mean:{} \n std:{}'.format(mean, std))
print(t_normal)
结果为：
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- torch.rand()
- torch.rand_like()
- 功能：在区间[0, 1)上，生成均匀分布
torch.rand(
size,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
- torch.randint()
- torch.randint_like()
- 功能：在区间[low, high)生成整数均匀分布
torch.randint(
low=0,
high,
size,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
- torch.randperm()
- 功能：生成从0到n-1的随机排列，通常用于生成乱序索引
- n：张量的长度
torch.randperm(
n,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
- torch.bernoulli()
- 功能:以input为概率，生成伯努利分布（0，1分布，两点分布）
- input：概率值
torch.bernoulli(
input,
*,
generator=None,
out=None,
)
