概念

张量（Tensor）是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。张量是MindSpore网络运算中的基本数据结构。

创建张量（4种方式）

张量的创建方式有多种，构造张量时，支持传入Tensor、float、int、bool、tuple、list和numpy.ndarray类型。

代码示例：

import numpy as np
import mindspore
from mindspore import ops
from mindspore import Tensor, CSRTensor, COOTensor

# (1)根据数据直接生成
data = [1, 0, 1, 0]
x_data = Tensor(data)
print("(1)根据数据直接生成:", x_data, x_data.shape, x_data.dtype)

# (2)从NumPy数组生成
np_array = np.array(data)
x_np = Tensor(np_array)
print("(2)从NumPy数组生成:", x_np, x_np.shape, x_np.dtype)

# (3)使用init初始化器构造张量
from mindspore.common.initializer import One, Normal

tensor1 = mindspore.Tensor(shape=(2, 2), dtype=mindspore.float32, init=One())
tensor2 = mindspore.Tensor(shape=(2, 2), dtype=mindspore.float32, init=Normal())
print("(3)使用init初始化器构造张量tensor1:\n", tensor1)
print("(3)使用init初始化器构造张量tensor2:\n", tensor2)

# (4)继承另一个张量的属性，形成新的张量
from mindspore import ops

x_ones = ops.ones_like(x_data)
print(f"(4)原始张量Ones Tensor: \n {x_ones} \n")
x_zeros = ops.zeros_like(x_data)
print(f"(4)继承张量Zeros Tensor: \n {x_zeros} \n")

运行结果：

张量的属性

• 形状（shape）：Tensor的shape，是一个tuple。
• 数据类型（dtype）：Tensor的dtype，是MindSpore的一个数据类型。
• 单个元素大小（itemsize）： Tensor中每一个元素占用字节数，是一个整数。
• 占用字节数量（nbytes）： Tensor占用的总字节数，是一个整数。
• 维数（ndim）： Tensor的秩，也就是len(tensor.shape)，是一个整数。
• 元素个数（size）： Tensor中所有元素的个数，是一个整数。
• 每一维步长（strides）： Tensor每一维所需要的字节数，是一个tuple。

代码示例：

x = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]]), mindspore.int32)

print("x_shape:", x.shape)
print("x_dtype:", x.dtype)
print("x_itemsize:", x.itemsize)
print("x_nbytes:", x.nbytes)
print("x_ndim:", x.ndim)
print("x_size:", x.size)
print("x_strides:", x.strides)

运行结果：

张量索引

Tensor索引与Numpy索引类似，索引从0开始编制，负索引表示按倒序编制，冒号:和 …用于对数据进行切片。
代码示例：

tensor = Tensor(np.array([[0, 1], [2, 3]]).astype(np.float32))

print("First row: {}".format(tensor[0]))
print("value of bottom right corner: {}".format(tensor[1, 1]))
print("Last column: {}".format(tensor[:, -1]))
print("First column: {}".format(tensor[..., 0]))

运行结果：

张量运算

张量之间有很多运算，包括算术、线性代数、矩阵处理（转置、标引、切片）、采样等，张量运算和NumPy的使用方式类似。
代码示例：

x = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.float32)
y = Tensor(np.array([4, 5, 6]), mindspore.float32)

output_add = x + y
output_sub = x - y
output_mul = x * y
output_div = y / x
output_mod = y % x
output_floordiv = y // x

print("add:", output_add)
print("sub:", output_sub)
print("mul:", output_mul)
print("div:", output_div)
print("mod:", output_mod)
print("floordiv:", output_floordiv)

data1 = Tensor(np.array([[0, 1], [2, 3]]).astype(np.float32))
data2 = Tensor(np.array([[4, 5], [6, 7]]).astype(np.float32))
output = ops.concat((data1, data2), axis=0)

print(output)
print("shape:\n", output.shape)

data1 = Tensor(np.array([[0, 1], [2, 3]]).astype(np.float32))
data2 = Tensor(np.array([[4, 5], [6, 7]]).astype(np.float32))
output = ops.stack([data1, data2])

print(output)
print("shape:\n", output.shape)

运行结果：

Tensor与NumPy转换

代码示例：

# Tensor转换为NumPy
t = Tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
print(f"t: {t}", type(t))
n = t.asnumpy()
print(f"n: {n}", type(n))

# NumPy转换为Tensor
n = np.ones(5)
t = Tensor.from_numpy(n)
np.add(n, 1, out=n)
print(f"n: {n}", type(n))
print(f"t: {t}", type(t))

运行结果：

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