1.数据操作
import torch
torch.manual_seed(0)
torch.cuda.manual_seed(0)
print(torch.__version__)
0.4.1
1.1.1 创建Tensor
创建一个5×3的未初始化的Tensor：
x = torch.empty(5, 3)
print(x)
tensor([[0.0000e+00, 1.0842e-19, 1.6162e+22],
[2.8643e-42, 5.6052e-45, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 1.0842e-19, 1.3314e+22]])
创建一个5×3的随机初始化的Tensor:
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
tensor([[0.4963, 0.7682, 0.0885],
[0.1320, 0.3074, 0.6341],
[0.4901, 0.8964, 0.4556],
[0.6323, 0.3489, 0.4017],
[0.0223, 0.1689, 0.2939]])
创建一个5×3的long型全0的Tensor:
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)
tensor([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
直接根据数据创建:
x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)
tensor([5.5000, 3.0000])
还可以通过现有的Tensor来创建，此方法会默认重用输入Tensor的一些属性，例如数据类型，除非自定义数据类型。
x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64) # 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device
print(x)
x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) # 指定新的数据类型
print(x)
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
tensor([[ 0.6035, 0.8110, -0.0451],
[ 0.8797, 1.0482, -0.0445],
[-0.7229, 2.8663, -0.5655],
[ 0.1604, -0.0254, 1.0739],
[ 2.2628, -0.9175, -0.2251]])
我们可以通过shape或者size()来获取Tensor的形状:
print(x.size())
print(x.shape)
torch.Size([5, 3]) torch.Size([5, 3])
注意：返回的torch.Size其实就是一个tuple, 支持所有tuple的操作。
1.1.2 操作
算术操作
- 加法形式一
y = torch.rand(5, 3)
print(x + y)
tensor([[ 1.3967, 1.0892, 0.4369],
[ 1.6995, 2.0453, 0.6539],
[-0.1553, 3.7016, -0.3599],
[ 0.7536, 0.0870, 1.2274],
[ 2.5046, -0.1913, 0.4760]])
- 加法形式二
print(torch.add(x, y))
tensor([[ 1.3967, 1.0892, 0.4369],
[ 1.6995, 2.0453, 0.6539],
[-0.1553, 3.7016, -0.3599],
[ 0.7536, 0.0870, 1.2274],
[ 2.5046, -0.1913, 0.4760]])
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)
tensor([[ 1.3967, 1.0892, 0.4369],
[ 1.6995, 2.0453, 0.6539],
[-0.1553, 3.7016, -0.3599],
[ 0.7536, 0.0870, 1.2274],
[ 2.5046, -0.1913, 0.4760]])
- 加法形式三、inplace
# adds x to y
y.add_(x)
print(y)
tensor([[ 1.3967, 1.0892, 0.4369],
[ 1.6995, 2.0453, 0.6539],
[-0.1553, 3.7016, -0.3599],
[ 0.7536, 0.0870, 1.2274],
[ 2.5046, -0.1913, 0.4760]])
注：PyTorch操作inplace版本都有后缀”“, 例如`x.copy(y), x.t_()`
索引
我们还可以使用类似NumPy的索引操作来访问Tensor的一部分，需要注意的是：索引出来的结果与原数据共享内存，也即修改一个，另一个会跟着修改。
y = x[0, :]
y += 1
print(y)
print(x[0, :]) # 源tensor也被改了
tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549]) tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549])
改变形状
用view()来改变Tensor的形状：
y = x.view(15)
z = x.view(-1, 5) # -1所指的维度可以根据其他维度的值推出来
print(x.size(), y.size(), z.size())
torch.Size([5, 3]) torch.Size([15]) torch.Size([3, 5])
注意view()返回的新tensor与源tensor共享内存，也即更改其中的一个，另外一个也会跟着改变。
x += 1
print(x)
print(y) # 也加了1
tensor([[2.6035, 2.8110, 1.9549],
[1.8797, 2.0482, 0.9555],
[0.2771, 3.8663, 0.4345],
[1.1604, 0.9746, 2.0739],
[3.2628, 0.0825, 0.7749]])
tensor([2.6035, 2.8110, 1.9549, 1.8797, 2.0482, 0.9555, 0.2771, 3.8663, 0.4345,
1.1604, 0.9746, 2.0739, 3.2628, 0.0825, 0.7749])
如果不想共享内存，推荐先用clone创造一个副本然后再使用view。
x_cp = x.clone().view(15)
x -= 1
print(x)
print(x_cp)
tensor([[ 1.6035, 1.8110, 0.9549],
[ 0.8797, 1.0482, -0.0445],
[-0.7229, 2.8663, -0.5655],
[ 0.1604, -0.0254, 1.0739],
[ 2.2628, -0.9175, -0.2251]])
tensor([2.6035, 2.8110, 1.9549, 1.8797, 2.0482, 0.9555, 0.2771, 3.8663, 0.4345,
1.1604, 0.9746, 2.0739, 3.2628, 0.0825, 0.7749])
另外一个常用的函数就是item(), 它可以将一个标量Tensor转换成一个Python number：
x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())
tensor([2.3466]) 2.3466382026672363
1.1.3 广播机制
x = torch.arange(1, 3).view(1, 2)
print(x)
y = torch.arange(1, 4).view(3, 1)
print(y)
print(x + y)
tensor([[1, 2]])
tensor([[1],
[2],
[3]])
tensor([[2, 3],
[3, 4],
[4, 5]])
1.1.4 运算的内存开销
x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
y = y + x
print(id(y) == id_before)
False
x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
y[:] = y + x
print(id(y) == id_before)
True
x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
torch.add(x, y, out=y) # y += x, y.add_(x)
print(id(y) == id_before)
True
1.1.5 Tensor和NumPy相互转换
numpy()和from_numpy()这两个函数产生的Tensor和NumPy array实际是使用的相同的内存，改变其中一个时另一个也会改变！！！
Tensor转NumPy
a = torch.ones(5)
b = a.numpy()
print(a, b)
a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)
tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) [1. 1. 1. 1. 1.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.]) [3. 3. 3. 3. 3.]
NumPy数组转Tensor
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
print(a, b)
a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)
[1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64) [2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64) [3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)
直接用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor，该方法总是会进行数据拷贝，返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。
# 用torch.tensor()转换时不会共享内存
c = torch.tensor(a)
a += 1
print(a, c)
[4. 4. 4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)
1.1.6 Tensor on GPU
# 以下代码只有在PyTorch GPU版本上才会执行
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda") # GPU
y = torch.ones_like(x, device=device) # 直接创建一个在GPU上的Tensor
x = x.to(device) # 等价于 .to("cuda")
z = x + y
print(z)
print(z.to("cpu", torch.double)) # to()还可以同时更改数据类型
Comments NOTHING