【偷偷卷死小伙伴Pytorch20天】-【day5】-【张量数据结构】

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系统教程20天拿下Pytorch​ 最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第5天。欢迎一键三连。

文章目录

​​一、张量的数据类型​​​​二、张量的维度​​​​三、张量的尺寸​​​​四、张量和Numpy数组​​​​总结​​

Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。

本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。

一、张量的数据类型

张量的数据类型和numpy.array基本一一对应，但是不支持str类型。

包括:

torch.float64(torch.double),

torch.float32(torch.float),

torch.float16,

torch.int64(torch.long),

torch.int32(torch.int),

torch.int16,

torch.int8,

torch.uint8,

torch.bool

一般神经网络建模使用的都是torch.float32类型。

import numpy as npimport torch # 自动推断数据类型i = torch.tensor(1);print(i,i.dtype)x = torch.tensor(2.0);print(x,x.dtype)b = torch.tensor(True);print(b,b.dtype)

# 指定数据类型i = torch.tensor(1,dtype = torch.int32);print(i,i.dtype)x = torch.tensor(2.0,dtype = torch.double);print(x,x.dtype)

# 使用特定类型构造函数# 使用特定类型构造函数i = torch.IntTensor(1);print(i,i.dtype) # 单写数字 表示生成随机的整形张量的形状x = torch.Tensor(np.array(2.0));print(x,x.dtype) #等价于torch.FloatTensorx = torch.FloatTensor(np.array(2.0));print(x,x.dtype)b = torch.BoolTensor(np.array([1,0,2,0])); print(b,b.dtype)b = torch.tensor(np.array([1,0,2,0]),dtype=torch.bool);print(b,b.dtype)

# 不同类型进行转换i = torch.tensor(1); print(i,i.dtype)x = i.float(); print(x,x.dtype) #调用 float方法转换成浮点类型y = i.type(torch.float); print(y,y.dtype) #使用type函数转换成浮点类型z = i.type_as(x);print(z,z.dtype) #使用type_as方法转换成某个Tensor相同类型

二、张量的维度

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。

可以简单地总结为：有几层中括号，就是多少维的张量。

scalar = torch.tensor(True)print(scalar)print(scalar.dim()) # 标量，0维张量 # 返回维度

vector = torch.tensor([1.0,2.0,3.0,4.0]) #向量，1维张量print(vector)print(vector.dim())

matrix = torch.tensor([[1.0,2.0],[3.0,4.0]]) #矩阵, 2维张量print(matrix)print(matrix.dim())

tensor3 = torch.tensor([[[1.0,2.0],[3.0,4.0]],[[5.0,6.0],[7.0,8.0]]]) # 3维张量print(tensor3)print(tensor3.dim())

tensor4 = torch.tensor([[[[1.0,1.0],[2.0,2.0]],[[3.0,3.0],[4.0,4.0]]], [[[5.0,5.0],[6.0,6.0]],[[7.0,7.0],[8.0,8.0]]]]) # 4维张量print(tensor4)print(tensor4.dim())

三、张量的尺寸

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方法改变张量的尺寸。

如果view方法改变尺寸失败，可以使用reshape方法.

scalar = torch.tensor(True)print(scalar.size())print(scalar.shape)

vector = torch.tensor([1.0,2.0,3.0,4.0])print(vector.size())print(vector.shape)

matrix = torch.tensor([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])print(matrix.size())

# 使用view可以改变张量尺寸vector = torch.arange(0,12)print(vector)print(vector.shape)matrix34 = vector.view(3,4)print(matrix34)print(matrix34.shape)matrix43 = vector.view(4,-1) #-1表示该位置长度由程序自动推断print(matrix43)print(matrix43.shape)

# 有些操作会让张量存储结构扭曲，直接使用view会失败，可以用reshape方法matrix26 = torch.arange(0,12).view(2,6)print(matrix26)print(matrix26.shape)# 转置操作让张量存储结构扭曲matrix62 = matrix26.t()print(matrix62.is_contiguous())# 直接使用view方法会失败，可以使用reshape方法#matrix34 = matrix62.view(3,4) #error!matrix34 = matrix62.reshape(3,4) #等价于matrix34 = matrix62.contiguous().view(3,4)print(matrix34)

四、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。 如果改变其中一个，另外一个的值也会发生改变。

如果有需要，可以用张量的clone方法拷贝张量，中断这种关联。 此外，还可以使用item方法从标量张量得到对应的Python数值。 使用tolist方法从张量得到对应的Python数值列表。

#torch.from_numpy函数从numpy数组得到Tensorarr = np.zeros(3)tensor = torch.from_numpy(arr)print("before add 1:")print(arr)print(tensor)print("\nafter add 1:")np.add(arr,1, out = arr) #给 arr增加1，tensor也随之改变print(arr)print(tensor)

# numpy方法从Tensor得到numpy数组tensor = torch.zeros(3)arr = tensor.numpy()print("before add 1:")print(tensor)print(arr)print("\nafter add 1:")#使用带下划线的方法表示计算结果会返回给调用 张量tensor.add_(1) #给 tensor增加1，arr也随之改变 #或： torch.add(tensor,1,out = tensor)print(tensor)print(arr)

```python# 可以用clone() 方法拷贝张量，中断这种关联tensor = torch.zeros(3)#使用clone方法拷贝张量, 拷贝后的张量和原始张量内存独立arr = tensor.clone().numpy() # 也可以使用tensor.data.numpy()print("before add 1:")print(tensor)print(arr)print("\nafter add 1:")#使用 带下划线的方法表示计算结果会返回给调用 张量tensor.add_(1) #给 tensor增加1，arr不再随之改变print(tensor)print(arr)

# item方法和tolist方法可以将标量转换成Python数值和数值列表scalar = torch.tensor([[1.0]])s = scalar.item()print(s)print(type(s))tensor = torch.rand(2,2)t = tensor.tolist()print(t)print(type(t))

总结

tensor.dtype类型属性 + 修改tensor.float()/tensor.type(torch.bool)/tensor.type_as(another_tensor) tensor.dim()返回维度 tensor.size()/tensor.shape 返回形状 tensor.view(3,4)/tensor.reshape(3,4)修改形状 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。（内存共享）；张量的clone方法拷贝张量 使用item方法从标量张量得到对应的Python数值。 使用tolist方法从张量得到对应的Python数值列表 使用带下划线的方法表示计算结果会返回给调用 张量 tensor.add_(1) #给 tensor增加1，arr也随之改变 #或： torch.add(tensor,1,out = tensor) tensor.data 生成一个无梯度的tensor

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