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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:
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:
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) 的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() | 全 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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以上就是实例详解Pytorch中的tensor数据结构的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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