pytorch 指定卡1_【科研之路】pytorch 张量

101 阅读 0 评论 67 点赞

我是靠谱客的博主精明曲奇，最近开发中收集的这篇文章主要介绍pytorch 指定卡1_【科研之路】pytorch 张量，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

张量Tensor

tensor是pytorch的一种特殊的数据格式，它表示多维数组概括了所有数学意义和计算机意义上的向量形式。

Rank/shape概念

Rank：表示我们需要多少个索引来访问或引用张量数据结构中包含的元素，即代表维度数
Shape(size)：告诉我们每个轴的长度，即每个轴上有多少个数据

Rank=len(shape) Shape是很重要的东西，因为它包含了rank,size的所有东西，一般只会用它来分析

dtype

创建一个张量的时候必须声明类型，如果你有多个卡还需要声明device

code

# array转tensor
torch.tensor(data,dtype=torch.int32)
# tensor转python
torch.item()//获取单个值
torch.tolist()//转列表
torch.numpy()//转np

# torch 内置
torch.zeros(2,2)
torch.ones(2,2)
torch.rand(2,2)

张量的运算

reshape

你可以将一个张量的shape改变成任意形状，前提只要它们的乘积相同，-1表示让Pytorch自动计算最后一个位置。

squeeze

去掉所有维数为1的的维度，对不为1的维度没有影响,不需要指定维度

t = torch.tensor([[1,2,3]],dtype=torch.float32)
t.squeeze()

#tensor([1., 2., 3.])

unsqueeze

对数据维度进行扩充。给指定位置加上维数为一的维度，需要指定维度(一定是会增加一个1维度)

t = torch.tensor([[1,2,3]],dtype=torch.float32)
t.unsqueeze(dim=2).shape

# tensor([[[1.],[2.],[3.]]])
# torch.Size([1, 3, 1])

concat

沿着已存在的轴连接多个tensor，把对应维度X所代表的张量进行合并
所有的tensor大小一致，除了需要连接那个维度，tensor不能为空

# dim=1的时候相当于
# t[0][0] 合并t[0][0] t[1][0]合并t[1][0] ...
t = torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3]],dtype=torch.float32)
t1 = torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3]],dtype=torch.float32)
torch.cat((t,t1),dim=1).shape

# 合并后相当于其他维不同，指定维为数量相加和[2,6]

stack

增加新的维度连接多个tensor
会先将原始数据维度扩展一维(unsqueeze)，然后再按照维度进行拼接，具体拼接操作同torch.cat类似

t = torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3]],dtype=torch.float32)
t1 = torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3]],dtype=torch.float32)
torch.stack((t,t1),dim=1).shape

# [2,2,3] 相当于([2,3],[2,3])=>([2,1,3],[2,1,3])=>([2,2,3])

张量广播

两个张量从尾部的维度开始进行比对，维度尺寸必须满足以下一个条件方可广播：

或者相等，
或者其中一个张量的维度尺寸为 1，
或者其中一个张量不存在这个维度。

# 示例1：相同形状的张量总是可广播的，因为总能满足以上规则。
x = torch.empty(5, 7, 3)
y = torch.empty(5, 7, 3)

# 示例2：不可广播（ a 不满足第一条规则）。
a = torch.empty((0,))
b = torch.empty(2, 2)

# 示例3：m 和 n 可广播：
m = torch.empty(5, 3, 4, 1)
n = torch.empty(   3, 1, 1)
# 倒数第一个维度：两者的尺寸均为1
# 倒数第二个维度：n尺寸为1
# 倒数第三个维度：两者尺寸相同
# 倒数第四个维度：n该维度不存在

# 示例4：不可广播，因为倒数第三个维度：2 != 3
p = torch.empty(5, 2, 4, 1)
q = torch.empty(   3, 1, 1)

张量自身元素运算

max函数就是把指定的Xdim合并为1然后去除，合并元素为最大值，保留其他维不变

t.max(dim=1)
# torch.return_types.max(values=tensor([3., 3.]),indices=tensor([2, 2]))
t.argmax(dim=1) 常用
# tensor([2, 2])
t.sum(dim=1)
# tensor([6., 6.])
t.std()
# tensor(0.8944)