pytorch实战 -- 初窥张量

张量的创建

张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays，但张量可以在GPU上进行计算。所以从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。
下面分别展示了0维张量到n位张量：
在这里插入图片描述

import torch
import numpy
torch.manual_seed(7) # 固定随机数种子

'''
<torch._C.Generator at 0x7f168427f780>
'''

一、直接创建

torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)
功能：从data创建tensor
data: 数据，可以是list，numpy
dtype: 数据类型，默认与data的一致
device: 所在设备，cuda/cpu
requires_grad: 是否需要梯度
pin_memory: 是否存于锁页内存

torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]])

'''
tensor([[0.1000, 1.2000],
,        [2.2000, 3.1000],
,        [4.9000, 5.2000]])
'''

torch.from_numpy(ndarray)
功能：从numpy创建tensor
注意事项：从torch.from_numpy创建的tensor于原ndarray共享内存，当修改其中一个数据，另一个也将会被改动。

a = numpy.array([1, 2, 3])
t = torch.from_numpy(a)

二、依据数值创建

torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：依size创建全0张量
size: 张量的形状，如(3, 3)、(3, 224, 224)
out: 输出的张量
layout: 内存中布局形式，有strided, sparse_coo等
device: 所在设备，gpu/cpu
requires_grad: 是否需要梯度

torch.zeros(2, 3)

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

torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
功能：依input形状创建全0张量
input: 创建与input同形状的全0张量
dtype: 数据类型
layout: 内存中布局形式

input = torch.empty(2, 3)
torch.zeros_like(input)

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

torch.ones(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

torch.ones(2, 3)

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

torch.ones_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
功能：依input形状创建全1张量
size: 张量的形状，如(3, 3)、(3, 224, 224)
dtype: 数据类型
layout: 内存中布局形式
device: 所在设备，gpu/cpu
requires_grad: 是否需要梯度

input = torch.empty(2, 3)
torch.ones_like(input)

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

torch.full(size, fill_value, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

torch.full((2, 3), 3.141592)

'''
tensor([[3.1416, 3.1416, 3.1416],
,        [3.1416, 3.1416, 3.1416]])
'''

torch.full_like(input, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能: 依input形状创建指定数据的张量
size: 张量的形状，如(3, 3)
fill_value: 张量的值
torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：创建等差的1维张量
start: 数列起始值
end: 数列“结束值”
step: 数列公差，默认为1
注意事项：数值区间为 [start, end)

torch.arange(1, 2.5, 0.5)

'''
tensor([1.0000, 1.5000, 2.0000])
'''

torch.linspace(start, end, steps=100, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：创建均分的1维张量
start: 数列起始值
end: 数列结束值
steps: 数列长度

torch.linspace(start=-10, end=10, steps=5)

'''
tensor([-10.,  -5.,   0.,   5.,  10.])
'''

torch.logspace(start, end, steps=100, base=10.0, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能: 创建对数均分的1维张量
注意事项：长度为steps，底为base
start: 数列起始值
end: 数列结束值
steps: 数列长度
base: 对数函数的底，默认为10

torch.logspace(start=0.1, end=1.0, steps=5)

'''
tensor([ 1.2589,  2.1135,  3.5481,  5.9566, 10.0000])
'''

torch.eye(n, m=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能: 创建单位对角矩阵（2维张量）
注意事项：默认为方阵
n：矩阵行数
m：矩阵列数

torch.eye(3)

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

三、依概率分布创建张量

torch.normal(mean, std, out=None)
功能：生成正态分布（高斯分布）
mean: 均值
std: 标准差
四种模式：
mean为标量，std为标量
mean为标量，std为张量
mean为张量，std为标量
mean为张量，std为张量

# mean为张量, std为张量
torch.normal(mean=torch.arange(1., 11.), std=torch.arange(1, 0, -0.1))

'''
tensor([0.8532, 2.7075, 3.7575, 3.2200, 6.0145, 5.5526, 6.8577, 8.3697, 9.0276,
,        9.8318])
'''

torch.normal(mean, std, size, out=None)
功能：生成一定大小的生成正态分布（高斯分布）

torch.normal(2, 3, size=(1, 4))

'''
tensor([[2.9530, 2.3984, 2.4120, 2.7216]])
'''

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：生成标准正态分布
size: 张量的形状

torch.randn(2, 3)

'''
tensor([[1.3955, 1.3470, 2.4382],
,        [0.2028, 2.4505, 2.0256]])
'''

torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：在区间 [0,1)上，生成均匀分布

torch.rand(2, 3)

'''
tensor([[0.7405, 0.2529, 0.2332],
,        [0.9314, 0.9575, 0.5575]])
'''

torch.randint(low=0, high, size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：区间 [low,high)生成整数均匀分布
size：张量的形状

torch.randint(3, 10, (2, 2))

'''
tensor([[4, 8],
,        [7, 8]])
'''

torch.randperm(n, out=None, dtype=torch.int64, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：生成从0到n-1的随机排列
n：张量的长度

torch.randperm(4)

'''
tensor([1, 3, 0, 2])
'''

torch.bernoulli(input, *, generator=None, out=None)
功能：以input为概率，生成伯努利分布（0-1分布，两点分布）
input：概率值

a = torch.empty(3, 3).uniform_(0, 1)
torch.bernoulli(a)

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

张量的操作

一、张量拼接与切分

torch.cat(tensors, dim=0, out=None)
功能：将张量按维度dim进行拼接
tensors：张量序列
dim：要拼接的维度

x = torch.randn(2, 3)
torch.cat((x, x, x), 1)

'''
tensor([[-1.7038,  0.6248,  0.1196, -1.7038,  0.6248,  0.1196, -1.7038,  0.6248,
,          0.1196],
,        [-0.8049,  1.6162,  0.2516, -0.8049,  1.6162,  0.2516, -0.8049,  1.6162,
,          0.2516]])
'''

torch.stack(tensors, dim=0, out=None)
功能：在新创建的维度dim上进行拼接
tensors：张量序列
dim：要拼接的维度
torch.chunk(input, chunks, dim=0)
功能：将张量按维度dim进行平均切分
返回值：张量列表
注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量
input：要切分的张量
chunks：要切分的份数
dim：要切分的维度
torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)
功能：将张量按维度dim进行切分
返回值：张量列表
tensor：要切分的张量
split_size_or_sections：为int时，表示每一份的长度；为list时，按list元素切分
dim：要切分的维度

a = torch.arange(10).reshape(5,2)
torch.split(a, 2)

'''
(tensor([[0, 1],
,         [2, 3]]), tensor([[4, 5],
,         [6, 7]]), tensor([[8, 9]]))
'''

张量索引

torch.index_select(input, dim, index, out=None)
功能：在维度dim上，按index索引数据
返回值：依index索引数据拼接的张量
index：要索引的张量
dim：要索引的维度
index：要索引数据的序号

x = torch.randn(3, 4)
indices = torch.tensor([0, 2])
torch.index_select(x, 0, indices)

'''
tensor([[-0.0510,  0.1323,  0.3916,  1.0830],
,        [ 0.3809,  0.2569, -1.0273,  0.4999]])
'''

torch.masked_select(input, mask, out=None)
功能：按mask中的True进行索引
返回值：一维张量
input：要索引的张量
mask：与input同形状的布尔类型张量

x = torch.randn(3, 4)
mask = x.ge(0.5)
torch.masked_select(x, mask)

'''
tensor([0.5054, 0.8079])
'''

三、张量变换

torch.reshape(input, shape)
功能：变换张量形状
注意事项：当张量在内存中是连续时，新张量与input共享数据内存
input：要变换的张量
shape：新张量的形状

a = torch.arange(4.)
torch.reshape(a, (2, 2))

'''
tensor([[0., 1.],
,        [2., 3.]])
'''

torch.transpose(input, dim0, dim1)
功能：交换张量的两个维度
input：要交换的张量
dim0：要交换的维度
dim1：要交换的维度

x = torch.randn(2, 3)
torch.transpose(x, 0, 1)

'''
tensor([[ 0.0096,  0.4506],
,        [-0.5704,  0.4101],
,        [-0.1722,  0.8957]])
'''

torch.t(input)
功能：2维张量转置，对矩阵而言，等价于torch.transpose(input, 0, 1)

x = torch.randn(())
torch.t(x)

'''
tensor(-0.2882)
'''

torch.squeeze(input, dim=None, out=None)
功能：压缩长度为1的维度（轴）
dim：若为None，移除所有长度为1的轴；若指定维度，当且仅当该轴长度为1时，可以被移除

x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
y = torch.squeeze(x)

torch.unsqueeze(input, dim, out=None)
功能：依据dim扩展维度
dim：扩展的维度

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
torch.unsqueeze(x, 0)

'''
tensor([[1, 2, 3, 4]])
'''

线性回归模型实例

在这里插入图片描述
下面我们开始写一个线性回归模型：

# 首先我们得有训练样本X，Y， 这里我们随机生成
x = torch.rand(20, 1) * 10
y = 2 * x + (5 + torch.randn(20, 1))

# 构建线性回归函数的参数
w = torch.randn((1), requires_grad=True)
b = torch.zeros((1), requires_grad=True)   # 这俩都需要求梯度

# 设置学习率lr为0.1
lr = 0.1

for iteration in range(100):
    # 前向传播
    wx = torch.mul(w, x)
    y_pred = torch.add(wx, b)
 
    # 计算loss
    loss = (0.5 * (y-y_pred)**2).mean()
 
    # 反向传播
    loss.backward()
 
    # 更新参数
    b.data.sub_(lr * b.grad)    # 这种_的加法操作时从自身减，相当于-=
    w.data.sub_(lr * w.grad)

    # 梯度清零
    w.grad.data.zero_()
    b.grad.data.zero_()

print(w.data, b.data)

'''
tensor([-1.0229e+36]) tensor([-1.6542e+35])
'''