pytorch入门与实践-3 Tensor详解
1--如第二章所讲,Tensor的本质是矩阵或数据
2--对Tensor的操作分类
|----API分类
|------torch中定义的: t.f(a,b)
|------tensor的成员函数: a.f(b)
|----按对tensro的作用分
|------不会改变本身 : 返回第三变了
|------会改变本身 : 修改自身的, 同名方法+ 下划线 都表示这个方法是修改自身的
3--Tensor的创建
|----t.Tensor(a,b): 创建一个a×b的tensor,值为随机,t.Tensor((a,b)):以list(a,b)创建一个tensor,两者不一样
|----t.ones(),t.zeros():创建全1,全0对象
|----t.eye(),创建单位矩阵(对角线为1的矩阵)|为什么只有一个方向的对角线?因为子矩阵中上下顺序可以变换
|----t.arange(a,b,s) 创建1维数据,从a到b,s为步进值
|----t.linspace(a,b,s) 创建1维数据,从a到b分成s分,但是s不能是1,至少是2
|----t.rand(),t.randn(), 前者随即分布,后者正态随即分布
|----t.normal(m,s),t.uniform(f,to),正太分布,均匀分布 ? 不知道有什么区别 ??
|----t.randperm(m)随机排列, 即 1-m随机排列产生一个一维数组
4--Tensor属性访问
|----查看Tensor的大小(维度 ) a.size(),a.shape(),两者等价
|----查看总元素个数 a.numel() == a.nelement()
5--Tensor数据层面上的修改
|----a.view(a,b),会修改其维度,但是数据总量不会改变 且返回新的对象b,但a与b共享内存,只是对内存的解析不同
|------当view的参数含有-1时,该参数会根据另一个参数计算当前的参数
|----a.squeeze(dim) 缩减某个维度,但是只有能缩减的时候才会生效,实验的时候发现只有经过unsqueeze出的维度才能缩减
|----a.resize_(), 当缩小时,不见的内存依旧保存,当变大时,会自动扩增内存
6--Tensor的索引
|----下标运算[ ],很骚气,脚本语言的好处了吧
|----方法类: 注意 要分清 dim 和 index的区别
|------t.index_select()
|------t.masked_select(),就是掩图,但是是ByteTensor
|------t.non_zero()
|------gather() 在某维度的方向上 进行选取,略复杂
|------scatter_() 与 gather操作相反
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