深度之眼Pytorch打卡（二）：Pytorch张量与张量的创建

本文主要是介绍深度之眼Pytorch打卡（二）：Pytorch张量与张量的创建，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

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        张量既是Pytorch中的一种基本数据结构，表示多维数组，也是一种自动求梯度的方式。本笔记框架主要来源于深度之眼，并作了一些相关的拓展。内容包括：张量的含义，0维，1维，2维，3维，4维，5维张量的形状；张量的若干参数和自动求梯度的方法；张量的若干常用创建方法。

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Pytorch张量

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        在各种深度学习框架中，张量（tensor）一般是被定义成多维数组，目的是把向量、矩阵推向更高的维度。张量在Pytorch中，既是基本数据结构，也是自动求梯度的工具。

• 张量（tensor）

        标量，向量，矩阵等都是张量。其中标量是0维张量，向量是1维张量，矩阵是2维张量。我们通常见到的灰度图像是2维张量，彩色图像是3维张量。由若干三维张量可以构成4维张量，若干4维张量可以构成5维张量，以此类推。如下图所示（改画自博客，这篇博客系统的介绍了张量的各种含义）

                                       

• Variable

            Variable是 torch.autograd中的数据类型，主要用于封装 Tensor，便于进行自动求导。在Pytorch0.4.0及其之后的版本中，Variable被并入了Tensor里。torch.autograd.Variable包含以下5个属性：

            data：用于存放tensor，是数据本体。

            grad：data的梯度值。

            grad_fn：记录创建张量时所用的方法（函数——乘法：grad_fn = <MulBackward0>,加法：grad_fn = <AddBackward0>）,用于反向传播的梯度计算之用。grad_fn指向创建Tensor的函数，如果某一个Tensor是由用户创建的，则指向：None。

           requires_grad：指示是否需要梯度，对于需要求导的tensor，其requires_grad属性必须为True，即：requires = Ture.自己定义的tensor的requires_grad属性默认为False，神经网络层中的权值w的tensor的requires_grad属性默认为True。

           is_ leaf : 指示是否是叶子结点（张量），用户创建的结点称为叶子结点（张量），如X 与 W。is_leaf 为False，即：is_leaf = Ture,的时候，则不是叶子节点,，is_leaf为True的时候是叶子节点。叶子节点在经过反向传播之后梯度值能够得以保留，非叶子节点的梯度值则为：None。

• Pytorch张量

            前面已经提到，Pytorch0.4.0及其之后的版本中，Tensor已经包含Variable的内容，所以它理应包含Variable的所有属性。Pytorch张量一共有如下图所示的8个属性，其中5个如上，剩余3个如下：

                                         

            dtype：张量的数据类型，分成浮点，整型和布尔三大类，共9种数据类型，如下表所示（引自pytorch官网），其中32位浮点和64位整型最为常用。图像预处理结果默认：torch.float32，图像标签默认：torch.int64.

数据类型	dtype	CPU张量	GPU张量
32位浮点	torch.float32 or torch.float	torch.FloatTensor	torch.cuda.FloatTensor
64位浮点	torch.float64 or torch.double	torch.DoubleTensor	torch.cuda.DoubleTensor
16位浮点	torch.float16 or torch.half	torch.HalfTensor	torch.cuda.HalfTensor
8位整数（无符号）	torch.uint8	torch.ByteTensor	torch.cuda.ByteTensor
8位整数（有符号）	torch.int8	torch.CharTensor	torch.cuda.CharTensor
16位整数（有符号）	torch.int16 or torch.short	torch.ShortTensor	torch.cuda.ShortTensor
32位整数（有符号）	torch.int32 or torch.int	torch.IntTensor	torch.cuda.IntTensor
64位整数（有符号）	torch.int64 or torch.long	torch.LongTensor	torch.cuda.LongTensor
布尔型	torch.bool	torch.BoolTensor	torch.cuda.BoolTensor

           shape : 张量的形状。如（32,3,448,448）就是一个32*3*448*448的4维张量，相当于32张448*448的RGB图像，堆积方式可以通过上述张量的示意图推出。
          device : 张量所在设备，GPU 或CPU，张量在GPU上才能用其加速。

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常用的Pytorch张量创建方式          

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• ★torch.tensor()  

torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 

            data：张量的初始数据。可以是列表，元组，NumPy的n维数组(ndarray)，标量和其他类型。 

           dtype：返回张量的数据类型，默认值：None，表示与data数据类型一致。      

           device：返回张量的所需设备。默认值：None，表示使用当前设备。若是CPU张量，则设备是当前CPU，若是cuda张量，则设备是当前GPU。

          requires_grad：是否需要计算梯度，默认False。

          pin_memory：返回的张量是否在固定内存中分配，仅适用于CPU张量，涉及效率问题。默认值：False。

         代码：

# 输入列表，数据类型是int64
a = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]
t = torch.tensor(a)
print(t, '\n', t.dtype)

        结果： 

tensor([[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4]]) torch.int64

        代码： 

# 输入列表，数据类型是float32
a = [[1.2, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]
t = torch.tensor(a)
print(t, '\n', t.dtype)

       结果： 

tensor([[1.2000, 2.0000, 3.0000, 4.0000],[1.0000, 2.0000, 3.0000, 4.0000],[1.0000, 2.0000, 3.0000, 4.0000],[1.0000, 2.0000, 3.0000, 4.0000]]) torch.float32

        代码：

# 输入一个浮点数
a = 3.1415926535
t = torch.tensor(a, dtype=torch.int64)
print(t, '\n', t.dtype)

        结果：

tensor(3) torch.int64

       代码：

# 输入一个浮点数，设备选择cuda，由于要从cpu先转换到GPU，所以结果输出较慢
a = 3.1415926535
t = torch.tensor(a, dtype=torch.float64, device='cuda')
print(t, '\n', t.dtype)

       结果： 根据cuda编号可以选择不同的GPU

tensor(3.1416, device='cuda:0', dtype=torch.float64) torch.float64

• torch.from_numpy()

torch.from_numpy(ndarray)

        torch.from_numpy(ndarray)返回的张量和ndarray共享相同的内存，即：对张量的修改将反映在ndarray上，反之亦然。且返回的张量不可调整大小。目前，该函数接受dtypes为numpy.float64， numpy.float32，numpy.float16，numpy.int64，numpy.int32， numpy.int16，numpy.int8，numpy.uint8，和numpy.bool，的ndarray。

        代码：

a = np.array([1, 2, 3, 4])
t = torch.from_numpy(a)
print(t)
t[0] = 10
print('modify t print a:', a)
a[3] = -5
print('modify a print t:', t)

         结果：印证了共享内存

tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.int32)
modify t print a: [10  2  3  4]
modify a print t: tensor([10,  2,  3, -5], dtype=torch.int32)

• ★torch.zeros()

torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

        size：张量的形状，是一个整数序列，如(448,448)。

        out：输出张量到out指向的地址

        layout：张量在内存中的布局形式，目前支持 torch.strided（密集张量），并提供实验支持 torch.sparse_coo（稀疏COO张量），默认值：torch.strided,它也是最常用的布局形式。

        代码：

out_t = torch.tensor(3.14)
t = torch.zeros(4, out=out_t)
print(t.dtype)
print('address of t:', id(t), '\n', t)
print('address of out_t:', id(out_t), '\n', out_t)

         结果：值与分配的内存地址均相同，是同一个数据，只是名字不同。默认数据类型，float32

torch.float32
address of t: 2377593164568 tensor([0., 0., 0., 0.])
address of out_t: 2377593164568 tensor([0., 0., 0., 0.])

• torch.zeros_like()

torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)

         input：创建与输入张量形状相同的全0张量。

        代码：

a = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
t = torch.zeros_like(a)
print('a:', a)
print('t:', t)

        结果：

a: tensor([1, 2, 3, 4])
t: tensor([0, 0, 0, 0])

• ★torch.ones() 

torch.ones(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

• torch.ones_like()

torch.ones_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)

• ★torch.empty()

torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)

         返回填充了未初始化数据的张量。

        代码：

a = torch.empty(4, 2)
print(a)

         结果：

tensor([[1.3563e-19, 4.7393e+30],[1.4312e+13, 1.7753e+28],[1.9208e+31, 4.6114e+24],[3.1036e+27, 7.1941e+28]])

• torch.empty_like()

torch.empty_like（input，dtype = None，layout = None，device = None，require_grad = False ） 

• torch.full()

torch.full(size, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

         full_value：填充到张量的值，必须是个数。

        代码：

a = torch.full((3, 3), 3.14)
print(a)

        结果：

tensor([[3.1400, 3.1400, 3.1400],[3.1400, 3.1400, 3.1400],[3.1400, 3.1400, 3.1400]])

• torch.full_like() 

torch.full_like(input, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

• ★ torch.arange()

torch.arange(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

        返回一个大小为下式的一维等差张量

                                                                                     

        start（Number）：起始值。默认值：0。

        end（Number）：结束值

        step（Number）：每对相邻点之间的间隙，即公差。默认值：1

        代码： 

a = torch.arange(2, 10)
print(a)
b = torch.arange(3, 10, 6)
print(b)

        结果： 

tensor([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
tensor([3, 9])

• ★torch.linspace()

torch.linspace（start，end，steps = 100，out = None，dtype = None，layout = torch.strided，device = None，require_grad = False ）

        创建一个包含在start与end之间的，steps 个等距点值的一维张量。

        start（python：float）：起始值

        end（python：float）：结束值

       steps（python：int）start 和 end之间要采样的点数。默认值：100

        代码：

a = torch.linspace(1, 10, 8)
print(a)

        结果：间距为(end-start)/(steps-1)

tensor([ 1.0000,  2.2857,  3.5714,  4.8571,  6.1429,  7.4286,  8.7143, 10.0000])

•  torch.logspace()

        创建一个包含在 与 之间的，steps 个对数等距点值的一维张量

 

torch.logspace（start，end，steps = 100，base = 10.0，out = None，dtype = None，layout = torch.strided，device = None，require_grad = False ）

        base（python：float）：–对数函数的底。默认值：10.0

        代码：

a = torch.logspace(1, 10, 8)
print(a)

        结果：

tensor([1.0000e+01, 1.9307e+02, 3.7276e+03, 7.1969e+04, 1.3895e+06, 2.6827e+07,5.1795e+08, 1.0000e+10])

• torch.eye()

torch.eye（n，m = None，out = None，dtype = None，layout = torch.strided，device = None，require_grad = False ）

        创建一个2维对角张量。 若是方阵，只需要设置行数

        n：行数

        m：列数 

        代码：

a = torch.eye(3, 4)
print(a)

        结果：

tensor([[1., 0., 0., 0.],[0., 1., 0., 0.],[0., 0., 1., 0.]])

•  torch.seed()

        用于将生成随机数的种子设置为不确定的随机数

• ★torch.normal

torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None)

         从均值为mean，标准差为std的正态分布函数中取样来形成张量。一共有四种模式：

         mean为标量，std为标量：在给定mean和std决定的正态分布中取样特定个数个值形成张量，形成张量的尺寸需要指定，如形成一个(2,1,4)的张量。

        代码：

a = torch.normal(2, 3, size=(2, 2, 4))
print(a)

        结果： 

tensor([[[ 3.4884,  1.9780, -1.2065,  2.6255],[ 0.6016,  5.3134, -0.4075, -0.4173]],[[-2.2090, -1.3162, -0.8148, -1.2134],[-1.3311,  1.8877,  6.2911,  1.7421]]])

        mean为张量，std为标量： 不可设置size，分别在以张量mean的各个元素为均值，标量std为方差，构成的正态分布中取一个值来组成一个张量。张量尺寸与张量mean相同。

        代码：

mean = torch.tensor([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
a = torch.normal(mean, 1.)
print(a)

        结果：

tensor([[3.5307, 1.9584, 4.2141],[3.5544, 4.3479, 5.6270]])

         mean为标量，std为张量：与上一个类似。

         mean为张量，std为张量：两个张量必须尺寸一样，元素一一对应。

        代码：

mean = torch.tensor([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])
std = torch.tensor([[1., 0., 1.],[0., 1., 0.]])
a = torch.normal(mean, std)
print(a)

        结果：

tensor([[0.6861, 2.0000, 5.1926],[4.0000, 5.6284, 6.0000]])

• torch.rand()

torch.rand（* size，out = None，dtype = None，layout = torch.strided，device = None，require_grad = False ）

        生成的张量由区间[0，1）上的均匀分布的随机数填充，张量的形状由变量参数size定义。也有对应的torch.rand_like()

• torch.randint()

torch.randint（low = 0，high，size，*，generator = None，out = None，dtype = None，layout = torch.strided，device = None，require_grad = False ）

      生成的张量由区间[low，high]上的均匀分布的随机数填充，张量的形状由变量参数size定义。也有对应的torch.randint_like() 

• torch.randn()

torch.randn（* size，out = None，dtype = None，layout = torch.strided，device = None，require_grad = False ）

         生成的张量由标准正态分布上的随机数填充，张量的形状由变量参数size定义。也有对应的torch.randn_like()

          更多的方法，点击这里。

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参考

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        https://ai.deepshare.net/detail/p_5df0ad9a09d37_qYqVmt85/6

        https://blog.csdn.net/qq_25948717/article/details/80310020

        https://www.cnblogs.com/henuliulei/p/11363121.html

        https://www.cnblogs.com/hellcat/p/8449031.html

        https://zhuanlan.zhihu.com/p/85506092

这篇关于深度之眼Pytorch打卡（二）：Pytorch张量与张量的创建的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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