Pytorch笔记 (3) 科学计算1
一、张量
标量 可以看作是 零维张量
向量 可以看作是 一维张量
矩阵 可以看作是 二维张量
继续扩展数据的维度,可以得到更高维度的张量 ————> 张量又称 多维数组
给定一个张量数据,就可以确定 它的维度 + 大小 + 元素个数
# 对于一个 大小为 0个条目的元组() ,元素个数为1
只有 维度、大小、元素个数、各元素都相同的两个张量,才是两个相同的张量
举例:
对于某个张量,若其中有个条目是 ,那么这个1不可省略。也应该算进张量的维度中。
大小为(,) 的二维张量 和 大小为 (,)的张量虽然有着相同的元素个数,但是它们的维度不同,大小不同 ————> 不是相同的张量
# 一维张量的大小具有 (s[0],) 的形式,而不是 (s[0],1) 或 (1,s[0]) 的形式。一维张量和向量同构,但严格意义上斌不是向量,也就没有 “行(列)向量”的说法。
(1)Pytorch 中的张量
在Pytorch 中,张量是运算的基本数据类型,用类 torch.Tensor 实现。
import torch
t2 = torch.tensor([[0,1,2],[3,4,5]]) #将一个列表 转换成torch.Tensor 类 实例t2 【即张量t2】
print(t2)
print('数据 = {}'.format(t2))
print(t2.reshape(3,2)) #重新组织元素 【使其大小从(2,3)变为(3,2)】
print(t2 + 1) #逐 元素运算 【利用张量 进行数学计算,进行逐元素+1,得到新的张量】
在Pytorch 中,可以通过torch.Tensor类 实例的成员获得性质 ———— 张量的大小、维度、元素个数
print('数据 = {}'.format(t2))
print('大小 = {}'.format(t2.size()))
print('维度 = {}'.format(t2.dim()))
print('元素个数 = {}'.format(t2.numel()))
另外,每个张量类实例还会有元素类型 (dtype):
可以通过张量类实例的成员 dtype 查看元素类型:
print('元素类型 = {}'.format(t2.dtype))
结果:
元素类型 = torch.int64
上述代码在构造 torch.Tensor类实例是,使用了int 值列表————> 张量的数据类型默认是 torch.int64型
如果用 bool 值构造,则构造出来的张量元素类型默认是————> torch.uint8型
如果用float值构造————> torch.float32型
二、构造torch.Tensor类实例
使用以下函数来构造torch.Tensor类实例
(1)构造含有特定数据的张量
torch.tensor()
t0 = torch.tensor(0)
t1 = torch.tensor([0.,1.,2.])
t2 = torch.tensor([[[0.,1.,2.],[3.,4.,5.],[6.,7.,8.]],[[9.,10.,11.],[12.,13.,14.],[15.,16.,17.]],[[18.,19.,20.],[21.,22.,23.],[24.,25.,26.]]])
利用该函数构造了张量 t0,t1,t2 ,t3 ,在张量的构造语句中,使用了列表作为参数
由于参数列表中的数据都是浮点数,所以这些张量的元素类型都是 torch.float32
torch.tensor()的关键字参数 dtype ———— 用来指定张量的元素类型
# 如果没有这个关键字参数,张量的元素类型是从 列表元素 推到而来的【bool —— torch.uint8; int —— torch.int64; float —— torch.float32】
t_int8 = torch.tensor([1,2],dtype=torch.int8)
(2)构造特定大小的张量
torch.zeros() torch.ones() torch.empty 函数可以使用多个int 类型的参数来构造给定类型的变量
要想用这些函数构造n维张量,就要传入n个整数,这n个整数就是张量大小的n个条目,用此方法,可以不指定张量中元素的值,也可以指定张量中元素的值为相同值。
如果不指定张量中元素的值,可以用 torch.empty() 函数 ———— 构造出来的张量的元素值 是不确定的!
如果要指定张量中元素的值,可以用 torch.zeros() torch.ones() —— 指定代码中的元素均为 0/1
可以用 torch.full() 将元素初始化为0 1 以外的值 ———— 需要两个不同的参数 ———— 张量大小和 要填充的值
t1 = torch.empty(2) #未初始化
print(t1)
t2 = torch.zeros(2,2) #各元素值为 0
print(t2)
t3 = torch.ones(2,2,2) #各元素值 为1
print(t3)
t4 = torch.full((2,2,2,2),3.) #各元素值为3
print(t4)
tensor([0., 0.])
tensor([[0., 0.],
[0., 0.]])
tensor([[[1., 1.],
[1., 1.]], [[1., 1.],
[1., 1.]]])
tensor([[[[3., 3.],
[3., 3.]], [[3., 3.],
[3., 3.]]], [[[3., 3.],
[3., 3.]], [[3., 3.],
[3., 3.]]]])
上述4个函数都有对应的 torch.*_like() 形式 ———— 构造一个和现有张量一样大小的张量
tt = torch.ones_like(t2)
print(tt)
tensor([[1., 1.],
[1., 1.]])
(3)构造等比 等差数列张量
等差数列:
torch.arange() 构造等差 ———— 需要指定 数列的开始元素 start【含,默认0】,结束元素 end【不含】,和公差step
得到的数列包括start 但不包括end,数列的长度为 [ (end - start ) / step ]
torch.range() 函数 可以得到长度为 [ (end - start ) / step + 1 ] 的等差数列
以下代码可得到: 大小为(4,) ,元素都是 0,1,2,3这四个数的张量
a1 = torch.arange(0,4,step=1)
a2 = torch.range(0,3,step=1)
print(a1)
print(a2)
tensor([0, 1, 2, 3])
tensor([0., 1., 2., 3.])
构造等差数列 还可以使用 torch.linspace() 函数 ———— 前两个参数为数列 最开始的 和 最后的数 ,steps 指数列中一共有几个数
a3 = torch.linspace(0,3,steps=4)
print(a3)
tensor([0., 1., 2., 3.])
等比数列:
torch.logspace() ———— 前两个参数 经过 10^x 的运算后,才是数列最开始的数 和最后的数,steps 指数列一共有几个数
a4 = torch.logspace(0,3,steps=4)
print(a4)
tensor([ 1., 10., 100., 1000.])
(4) 构造随机张量
概率分布 分为: 离散概率分布 + 连续概率分布
- 离散概率分布得到的样本一般是 0 1 这样的整数值
- 连续概率分布得到的样本一般是 浮点数
离散随机张量的构造:
连续随机张量:
【这块看的挺懵逼的.....所以就直接把书上的弄过来...后期直接查用。。。先学后面的,到后期再回顾这块】
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