【深度学习】翻译：60分钟入门PyTorch（一）——Tensors

黄博的机器学习圈子

发布于 2021-02-12 11:12:42

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前言

原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz

翻译：林不清（https://www.zhihu.com/people/lu-guo-92-42-88）

Tensors

Tensors张量是一种特殊的数据结构，它和数组还有矩阵十分相似。在Pytorch中，我们使用tensors来给模型的输入输出以及参数进行编码。Tensors除了张量可以在gpu或其他专用硬件上运行来加速计算之外，其他用法类似于Numpy中的ndarrays。如果你熟悉ndarrays，您就会熟悉tensor的API。如果没有，请按照这个教程，快速了解一遍API。

%matplotlib inline
import torch
import numpy as np

初始化Tensor

创建Tensor有多种方法，如：

直接从数据创建

可以直接利用数据创建tensor,数据类型会被自动推断出

data = [[1, 2],[3, 4]]
x_data = torch.tensor(data)

从Numpy创建

Tensor 可以直接从numpy的array创建（反之亦然-参见bridge-to-np-label）

np_array = np.array(data)
x_np = torch.from_numpy(np_array)

从其他tensor创建

新的tensor保留了参数tensor的一些属性（形状，数据类型），除非显式覆盖

x_ones = torch.ones_like(x_data) # retains the properties of x_data
print(f"Ones Tensor: \n {x_ones} \n")

x_rand = torch.rand_like(x_data, dtype=torch.float) # overrides the datatype of x_data
print(f"Random Tensor: \n {x_rand} \n")

Ones Tensor: 
 tensor([[1, 1],
        [1, 1]]) 

Random Tensor: 
 tensor([[0.6075, 0.4581],
        [0.5631, 0.1357]])

从常数或者随机数创建

shape是关于tensor维度的一个元组，在下面的函数中，它决定了输出tensor的维数。

shape = (2,3,)
rand_tensor = torch.rand(shape)
ones_tensor = torch.ones(shape)
zeros_tensor = torch.zeros(shape)

print(f"Random Tensor: \n {rand_tensor} \n")
print(f"Ones Tensor: \n {ones_tensor} \n")
print(f"Zeros Tensor: \n {zeros_tensor}")

Random Tensor: 
 tensor([[0.7488, 0.0891, 0.8417],
        [0.0783, 0.5984, 0.5709]]) 

Ones Tensor: 
 tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]]) 

Zeros Tensor: 
 tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])

Tensor的属性

Tensor的属性包括形状，数据类型以及存储的设备

tensor = torch.rand(3,4)

print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}")
print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}")
print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}")

Shape of tensor: torch.Size([3, 4])
Datatype of tensor: torch.float32
Device tensor is stored on: cpu

Tensor的操作

Tensor有超过100个操作，包括 transposing, indexing, slicing, mathematical operations, linear algebra, random sampling,更多详细的介绍请点击这里

它们都可以在GPU上运行（速度通常比CPU快），如果你使用的是Colab，通过编辑>笔记本设置来分配一个GPU。

# We move our tensor to the GPU if available
if torch.cuda.is_available():
  tensor = tensor.to('cuda')

尝试列表中的一些操作。如果你熟悉NumPy API，你会发现tensor的API很容易使用。

标准的numpy类索引和切片:

tensor = torch.ones(4, 4)
tensor[:,1] = 0
print(tensor)

tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])

合并tensors

可以使用torch.cat来沿着特定维数连接一系列张量。torch.stack另一个加入op的张量与torch.cat有细微的不同

t1 = torch.cat([tensor, tensor, tensor], dim=1)
print(t1)

tensor([[1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.]])

增加tensors

# This computes the element-wise product
print(f"tensor.mul(tensor) \n {tensor.mul(tensor)} \n")
# Alternative syntax:
print(f"tensor * tensor \n {tensor * tensor}")

tensor.mul(tensor) 
 tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]]) 

tensor * tensor 
 tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])

它计算两个tensor之间的矩阵乘法

print(f"tensor.matmul(tensor.T) \n {tensor.matmul(tensor.T)} \n")
# Alternative syntax:
print(f"tensor @ tensor.T \n {tensor @ tensor.T}")

tensor.matmul(tensor.T) 
 tensor([[3., 3., 3., 3.],
        [3., 3., 3., 3.],
        [3., 3., 3., 3.],
        [3., 3., 3., 3.]]) 

tensor @ tensor.T 
 tensor([[3., 3., 3., 3.],
        [3., 3., 3., 3.],
        [3., 3., 3., 3.],
        [3., 3., 3., 3.]])

原地操作

带有后缀_的操作表示的是原地操作，例如：x.copy_(y), x.t_()将改变 x.

print(tensor, "\n")
tensor.add_(5)
print(tensor)

tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]]) 

tensor([[6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.]])

注意

原地操作虽然会节省许多空间，但是由于会立刻清除历史记录所以在计算导数时可能会有问题，因此不建议使用

Tensor转换为Numpt 数组

t = torch.ones(5)
print(f"t: {t}")
n = t.numpy()
print(f"n: {n}")

t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
n: [1. 1. 1. 1. 1.]

tensor的变化反映在NumPy数组中。

t.add_(1)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")

t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
n: [2. 2. 2. 2. 2.]

Numpy数组转换为Tensor

n = np.ones(5)
t = torch.from_numpy(n)

NumPy数组的变化反映在tensor中

np.add(n, 1, out=n)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")

t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
n: [2. 2. 2. 2. 2.]

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