文章目录
- 1、张量基本运算
- 2、阿达玛积
- 3、点积运算
- 4、指定运算设备⭐
- 5、解决在GPU运行PyTorch的问题
🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎人工智能和前端开发。
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1、张量基本运算
PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在
可以在 CPU 中运算, 也可以在 GPU 中运算.
基本运算中，包括 add、sub、mul、div、neg 等函数,
以及这些函数的带下划线的版本 add_、sub_、mul_、div_、neg_，
其中带下划线的版本为修改原数据。
| 操作类型 | 函数 | 示例代码 | 代码解释 |
|---|---|---|---|
| 创建张量 | torch.randint | data = torch.randint(0, 10, [2, 3]) | 生成一个2x3的随机整数张量，范围在0到9之间。 |
| 不修改原数据 | add | new_data = data.add(10) | 将每个元素加上10，生成一个新张量。 |
| 修改原数据 | add_ | data.add_(10) | 将每个元素加上10，直接修改原数据。 |
| 减法 | sub | data.sub(100) | 将每个元素减去100，生成一个新张量。 |
| 乘法 | mul | data.mul(100) | 将每个元素乘以100，生成一个新张量。 |
| 除法 | div | data.div(100) | 将每个元素除以100，生成一个新张量。 |
| 取反 | neg | data.neg() | 将每个元素取反，生成一个新张量。 |
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: CSDN@逐梦苍穹
# @Time: 2024/7/16 1:25
# 导入PyTorch库
import torch
# 定义测试函数
def test():
# 生成一个2x3的随机整数张量，范围在0到9之间
data = torch.randint(0, 10, [2, 3])
print(data)
print('-' * 50)
# 1. 不修改原数据
# 使用add函数将每个元素加上10，生成一个新张量
new_data = data.add(10) # 等价 new_data = data + 10
print(new_data)
print('-' * 50)
# 2. 直接修改原数据
# 注意: 带下划线的函数为修改原数据本身
# 使用add_函数将每个元素加上10，直接修改原数据
data.add_(10) # 等价 data += 10
print(data)
# 3. 其他函数
# 使用sub函数将每个元素减去100，生成一个新张量
print(data.sub(100))
# 使用mul函数将每个元素乘以100，生成一个新张量
print(data.mul(100))
# 使用div函数将每个元素除以100，生成一个新张量
print(data.div(100))
# 使用neg函数将每个元素取反，生成一个新张量
print(data.neg())
效果：
2、阿达玛积
阿达玛积（Hadamard Product），又称为元素积（element-wise product），是指两个相同尺寸的矩阵对应元素相乘得到的新矩阵。
阿达玛积与矩阵乘法不同，矩阵乘法是行与列的点积，而阿达玛积只是简单的元素相乘。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: CSDN@逐梦苍穹
# @Time: 2024/7/16 2:25
import torch
def test():
data1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
data2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 第一种方式
data = torch.mul(data1, data2)
print(data)
print('-' * 50)
# 第二种方式
data = data1 * data2
print(data)
print('-' * 50)
if __name__ == '__main__':
test()
3、点积运算
点积（Dot Product）是向量计算中的一种基本运算，它将两个向量对应元素相乘并求和。
点积在机器学习和深度学习中广泛应用于各种计算，如向量相似性、神经网络中的加权和计算等。
点积运算要求第一个矩阵 shape: (n, m)，
第二个矩阵 shape: (m, p)，
两个矩阵点积运算 shape 为: (n, p)。
- 运算符 @ 用于进行两个矩阵的点乘运算
- torch.mm 用于进行两个矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为2维
- torch.bmm 用于批量进行矩阵点乘运算, 要求输入的矩阵为3维
- torch.matmul 对进行点乘运算的两矩阵形状没有限定.
- 对于输入都是二维的张量相当于 mm 运算.
- 对于输入都是三维的张量相当于 bmm 运算
- 对数输入的 shape 不同的张量, 对应的最后几个维度必须符合矩阵运算规则
三维矩阵：
torch.randn(3, 4, 5)参数个数不限，从左到右依次是维度。
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: CSDN@逐梦苍穹
# @Time: 2024/7/16 2:35
import torch
# 1. 点积运算
def test01():
# 创建两个张量，data1 为 3x2 矩阵，data2 为 2x2 矩阵
data1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
data2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 第一种方式：使用 @ 运算符进行矩阵乘法（点积运算）
data = data1 @ data2
print(data)
print('-' * 50)
# 第二种方式：使用 torch.mm 函数进行矩阵乘法
data = torch.mm(data1, data2)
print(data)
print('-' * 50)
# 第三种方式：使用 torch.matmul 函数进行矩阵乘法
data = torch.matmul(data1, data2)
print(data)
print('-' * 50)
# 2. torch.mm 和 torch.matmul 的区别
def test02():
# matmul 可以处理不同维度的张量
# 第一个张量的形状为 (3, 4, 5)
# 第二个张量的形状为 (5, 4)
# torch.mm 只能处理二维矩阵的乘法，而 matmul 可以处理高维度张量的乘法
print(torch.randn(3, 4, 5))
print(torch.matmul(torch.randn(3, 4, 5), torch.randn(5, 4)).shape)
# 反转张量的顺序，第二个张量的形状为 (3, 4, 5)
# 第一个张量的形状为 (5, 4)
# 结果形状仍然符合矩阵乘法规则
print(torch.matmul(torch.randn(5, 4), torch.randn(3, 4, 5)).shape)
# 3. torch.bmm 函数的用法
def test03():
# 批量点积运算
# 第一个维度为 batch_size
# data1 的形状为 (3, 4, 5)
# data2 的形状为 (3, 5, 8)
# torch.bmm 可以处理批量的矩阵乘法
data1 = torch.randn(3, 4, 5)
data2 = torch.randn(3, 5, 8)
# 进行批量矩阵乘法运算，结果形状为 (3, 4, 8)
data = torch.bmm(data1, data2)
print(data.shape)
4、指定运算设备⭐
PyTorch 默认会将张量创建在 CPU 控制的内存中, 即: 默认的运算设备为 CPU。
我们也可以将张量创建在 GPU 上, 能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。
将张量移动到 GPU 上有两种方法:
- 使用 cuda 方法
- 直接在 GPU 上创建张量
- 使用 to 方法指定设备
| 指定设备的方式 | 示例代码 | 代码解释 |
|---|---|---|
使用 cuda 方法 | python data = torch.tensor([10, 20, 30]) data = data.cuda() | 使用 cuda() 方法将张量从 CPU 移动到 GPU。 |
| 在创建张量时指定设备 | python data = torch.tensor([10, 20, 30], device='cuda:0') | 在创建张量时，通过 device 参数直接指定设备为 GPU。 |
使用 to 方法 | python data = torch.tensor([10, 20, 30]) data = data.to('cuda:0') | 使用 to() 方法将张量从 CPU 移动到 GPU。 |
使用 cpu 方法 | python data = data.cpu() | 使用 cpu() 方法将张量从 GPU 移动到 CPU。 |
使用 torch.device | python device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") tensor = torch.randn(3, 4, 5, device=device) | 使用 torch.device 动态选择设备，并在创建张量时指定设备。 |
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: CSDN@逐梦苍穹
# @Time: 2024/7/16 2:58
import torch
import torchvision
# 1. 使用 cuda 方法
def test01():
data = torch.tensor([10, 20, 30])
print('存储设备:', data.device)
# 如果安装的不是 gpu 版本的 PyTorch
# 或电脑本身没有 NVIDIA 卡的计算环境
# 下面代码可能会报错
data = data.cuda()
print('存储设备:', data.device)
# 使用 cpu 函数将张量移动到 cpu 上
data = data.cpu()
print('存储设备:', data.device)
# 输出结果:
# 存储设备: cpu
# 存储设备: cuda:0
# 存储设备: cpu
# 2. 直接将张量创建在 GPU 上
def test02():
data = torch.tensor([10, 20, 30], device='cuda:0')
print('存储设备:', data.device)
# 使用 cpu 函数将张量移动到 cpu 上
data = data.cpu()
print('存储设备:', data.device)
# 输出结果:
# 存储设备: cuda:0
# 存储设备: cpu
# 3. 使用 to 方法
def test03():
data = torch.tensor([10, 20, 30])
print('存储设备:', data.device)
data = data.to('cuda:0')
print('存储设备:', data.device)
# 输出结果:
# 存储设备: cpu
# 存储设备: cuda:0
# 4. 存储在不同设备的张量不能运算
def test04():
data1 = torch.tensor([10, 20, 30], device='cuda:0')
data2 = torch.tensor([10, 20, 30])
print(data1.device, data2.device)
# RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device,
# but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
data = data1 + data2
print(data)
def test05():
# 检查CUDA是否可用，并选择设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# device = "cpu"
print("Using device:", device)
# 构建一个形状为 (3, 4, 5) 的随机张量，并指定设备
tensor = torch.randn(3, 4, 5, device=device)
print("Tensor:", tensor)
print("Shape:", tensor.shape)
print("Device:", tensor.device)
data = torch.randn(5, 4, device=device)
print(torch.matmul(tensor, data))
def test06():
print("PyTorch版本: ", torch.__version__) # 打印PyTorch版本
print("torchvision版本 ", torchvision.__version__) # 打印torchvision版本
print("CUDA是否可用: ", torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用
if __name__ == '__main__':
test04()
5、解决在GPU运行PyTorch的问题
请参考我的这篇文章：https://xzl-tech.blog.csdn.net/article/details/140478985
