Pytorch tensor基本操作

灰太狼 2022-10-06 13:58 251阅读 0赞

参考：https://www.bilibili.com/video/BV1H54y117ZB?p=4

# 理解Tensor 张量 #

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48982978

*  张量是一个多维数组
 *  目的是创造更高维度

（1）Tensor 和 Numpy都是矩阵，区别是前者可以在GPU上运行，后者只能在CPU上；

（2）Tensor和Numpy互相转化很方便，类型也比较兼容

（3）Tensor可以直接通过print显示数据类型，而Numpy不可以

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NzUzNzc4_size_16_color_FFFFFF_t_70]

现在将三维的张量用一个正方体来表示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NzUzNzc4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
这样子可以进一步生成更高维的张量：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NzUzNzc4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# 索引 #

>>> import torch
    >>> x = torch.randn(5,3)
    >>> x
    tensor([[ 0.1148, -1.2228, -1.4797],
            [ 0.3171,  0.6148, -2.0643],
            [ 0.2356,  1.5902, -1.0012],
            [-1.3349,  0.8611,  0.0101],
            [ 1.1829,  0.0138, -0.1239]])
    >>> x[:,1]
    tensor([-1.2228,  0.6148,  1.5902,  0.8611,  0.0138])
    >>> x[:2,0]
    tensor([0.1148, 0.3171])

# 与Numpy协同操作 #

>>> b = x.numpy()
    >>> b
    array([[ 0.11476387, -1.2228328 , -1.4797103 ],
           [ 0.3170539 ,  0.61475927, -2.0643022 ],
           [ 0.2356153 ,  1.5901951 , -1.0012366 ],
           [-1.3349295 ,  0.8611195 ,  0.01012497],
           [ 1.182945  ,  0.01377514, -0.12385403]], dtype=float32)
    >>> import numpy as np
    >>> a = np.ones(5)
    >>> y = torch.from_numpy(a)
    >>> y
    tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)

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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5NzUzNzc4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221005/8c5ec6cba032493ba6d9a7e8491a93a6.png