Pytorch的概念

Pytorch最重要的概念是tensor，意为“张量”。

Variable是能够构建计算图的 tensor（对 tensor 的封装）。借用Variable才能搭建神经网络。
Variable 操作和 tensor 是一样的，但是每个 Variabel 都有三个属性——.data、.grad、.grad_fn。
.data 对应 tensor 本身，.grad对应 tensor 的梯度，.grad_fn对应 Variable 的得到方式。

强调：
目前版本的 Pytorch 中，tensor 和 Variable 已经合并。即：不再需要将 tensor 放到 Variable 中。

Pytorch的函数

一些基本的函数参考Tensor and Variable，是《深度学习入门之Pytorch》配套的GitHub。
网络层函数参考PyTorch中文文档

再次强调：
目前版本的Pytorch中，tensor和variable已经合并。即：不再需要将 tensor 放到 Variable 中。

以下函数须提前引入torch库和numpy库。

import torch
import numpy as np

ndarray转tensor： torch.Tensor(array) 和 torch.from_numpy(array)。

ndarray --> tensor

# 函数1
pytorch_tensor1 = torch.Tensor(numpy_tensor)
# 函数2
pytorch_tensor2 = torch.from_numpy(numpy_tensor)

tensor转ndarray： .numpy()

tensor --> ndarray
注：tensor需要在CPU上，如不在CPU上则需要用.cpu()函数来转到CPU上。

# 如果 pytorch tensor 在 cpu 上
numpy_array = pytorch_tensor1.numpy()

# 如果 pytorch tensor 在 gpu 上
numpy_array = pytorch_tensor1.cpu().numpy()

CPU和GPU互转：.cuda() 和 .cpu()

.cuda() 和 .cpu()将所有的模型参数(parameters)和buffers互相传递。
device_id (int, optional) – 如果指定的话，所有的模型参数都会复制到指定的设备上

.cuda()

将tensor从 CPU 放到 GPU 上

 # 将 tensor 放到第一个 GPU 上
gpu_tensor = torch.randn(10, 20).cuda(0)

# 将 tensor 放到第二个 GPU 上
gpu_tensor = torch.randn(10, 20).cuda(1) 

.cpu()

将tensor从 GPU 放到 CPU 上

cpu_tensor = gpu_tensor.cpu()

tensor的大小、数据类型、维度、元素个数

tensor的大小：.shape和.size()
tensor的数据类型：.type()
tensor的维度：.dim()
tensor的元素个数：.numel()

tensor的 四则运算

四则运算的方法有两种，直接加减乘除 和 调用函数

直接加减乘除 示例：

import numpy as np
import torch

x = torch.ones(3, 3)
y = torch.ones(3, 3)

z1 = x + y
# tensor([[2., 2., 2.],
#         [2., 2., 2.],
#         [2., 2., 2.]])
z2 = x - y
# tensor([[0., 0., 0.],
#         [0., 0., 0.],
#         [0., 0., 0.]])
z3 = x * 3
# tensor([[3., 3., 3.],
#         [3., 3., 3.],
#         [3., 3., 3.]])
z4 = x / 2
# tensor([[0.5000, 0.5000, 0.5000],
#         [0.5000, 0.5000, 0.5000],
#         [0.5000, 0.5000, 0.5000]])

对应的 inplace 操作，即把需要修改的 tensor 放到 = 左边。

调用函数 示例：

import numpy as np
import torch

x = torch.ones(3, 3)
y = torch.ones(3, 3)

z = x.add(y)
# tensor([[2., 2., 2.],
#         [2., 2., 2.],
#         [2., 2., 2.]])

inplace 操作

直接对 tensor 进行操作而不需要另外开辟内存空间，一般是在操作符的后面加_（下划线）
但更多还是直接重新赋值。

x = torch.ones(3, 3)
print(x.shape)
# torch.Size([3, 3])

# unsqueeze 进行 inplace
x.unsqueeze_(0)
print(x.shape)
# torch.Size([1, 3, 3])

# transpose 进行 inplace
x.transpose_(1, 0)
print(x.shape)
# torch.Size([3, 1, 3])

.zero_grad()

将module中的所有模型参数的梯度设置为0。（用来重置）

用于反向传播一次后，将梯度重置为0，为下一次反向传播初始化。（避免梯度叠加引起的错误）

eval()（待补）

将模型设置成evaluation模式

仅仅当模型中有Dropout和BatchNorm是才会有影响。

class torch.nn.Sequential(* args) （待补）

一个时序容器。Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中。当然，也可以传入一个OrderedDict。

为了更容易的理解如何使用Sequential, 下面给出了一个例子:

# Example of using Sequential
model = nn.Sequential(
          nn.Conv2d(1,20,5),
          nn.ReLU(),
          nn.Conv2d(20,64,5),
          nn.ReLU()
        )
        
# Example of using Sequential with OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([
          ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
          ('relu1', nn.ReLU()),
          ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
          ('relu2', nn.ReLU())
        ]))

forward(* input) （待补）

定义了每次执行的计算步骤。

在所有的子类中都需要重写这个函数。

modules() （待补）

返回一个包含 当前模型 所有模块 的迭代器。

import torch.nn as nn
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.add_module("conv", nn.Conv2d(10, 20, 4))
        self.add_module("conv1", nn.Conv2d(20 ,10, 4))
model = Model()

for module in model.modules():
    print(module)

Model (
  (conv): Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
  (conv1): Conv2d(20, 10, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
)
Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
Conv2d(20, 10, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))

可以看出，modules()返回的iterator不止包含子模块。这是和children()的不同。

import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        submodule = nn.Conv2d(10, 20, 4)
        self.add_module("conv", submodule)
        self.add_module("conv1", submodule)
model = Model()

for module in model.modules():
    print(module)

Model (
  (conv): Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
  (conv1): Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
)
Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))

扩充函数：append(axis)[source] 和extend(axis)[source]

等价于python list 的 extend 方法。（待补）
等价于 list 的 append()

参数： 要 append 的东西。

常见参数有：

• append(module)[source]
• append(parameter)[source]

最后

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