目录
一、数据操作
1. N维数组样例
2. 访问元素
3. 基础函数
（1） 创建一个行向量
（2）通过张量的shape属性来访问张量的形状和元素总数
（3）reshape()函数
（4）创建全0、全1、其他常量或从特定分布中随机采样的数字组成的张量
（5）标准运算（张量间的标准运算，都是按元素运算）
（6）拼接函数cat
（7）求和函数sum
（8）矩阵的转置
（9）复制张量
（10）点积，矩阵-向量积和矩阵乘法
（11）范数
4.广播机制
5.转化为Numpy张量
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一、数据操作
1. N维数组样例
（1）0-d 标量
1.0（2）1-d 向量
[1.0, 2.7, 3.4]（3）2-d 矩阵
[[1.0, 2.7, 3.4]
[5.0, 0.2, 4.6]
[4.3, 8.5, 0.2]]（4）3-d RGB图片（CxHxW）
[[[1.0,2.7,3.4]
[5.0,0.2,4.6]
[4.3,8.5,0.2]]
[[3.2, 5.7, 3.4]
[5.4, 6.2, 3.2]
[4.1, 3.5, 6.2]]]（5）4-d 一个RGB图片批量（BxCxHxW）
（6）5-d 一个视频批量（TxBxCxHxW）
2. 访问元素
切片规则：[start : end : step]
start : 起始索引，从0开始，-1表示结束。
end：结束索引，不包含。
step：步长，即范围内每次取值的间隔；步长为正时，从左向右取值。步长为负时，反向取值。
（1）访问一个元素
[1, 2]
>>> x = torch.arange(1, 17).reshape(4, 4)
>>> x[1, 2]
tensor(7)
（2）访问一行
[1,:]
>>> x[1,:]
tensor([5, 6, 7, 8])
（3）访问一列
[:,1]
>>> x[:,1]
tensor([ 2, 6, 10, 14])
（4）子区域
[1:3,1:]
>>> x[1:3,1:]
tensor([[ 6, 7, 8],
[10, 11, 12]])
[::3,::2]
>>> x[::3,::2]
tensor([[ 1, 3],
[13, 15]])
3. 基础函数
（1） 创建一个行向量
x = torch.arange(12)
x #tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])（2）通过张量的shape属性来访问张量的形状和元素总数
x.shape # torch.Size([12])
x.size() # torch.Size([12])（3）reshape()函数
改变一个张量的形状 。
X = x.reshape(3,4)
X
# tensor([[ 0, 1, 2, 3],
# [ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11]])（4）创建全0、全1、其他常量或从特定分布中随机采样的数字组成的张量
全0： 第一个参数为张量的shape。
torch.zeros((2,3,4))
# tensor([[[0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0.]],
# [[0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0.]]])
全1：
torch.ones((1,3,4))
# tensor([[[1., 1., 1., 1.],
# [1., 1., 1., 1.],
# [1., 1., 1., 1.]]])
其他常量（指定值）：
torch.tensor([[1,2],[2,1]])
# tensor([[1, 2],
# [2, 1]])（5）标准运算（张量间的标准运算，都是按元素运算）
x = torch.tensor([1.0, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([5, 6, 7, 8])
x+y,x-y,x*y,x/y,x**y
# (tensor([ 6., 8., 10., 12.]), tensor([-4., -4., -4., -4.]), tensor([ 5., 12., 21., 32.]), tensor([0.2000, 0.3333, 0.4286, 0.5000]), tensor([1.0000e+00, 6.4000e+01, 2.1870e+03, 6.5536e+04]))
比较运算符，按位比较
x == y
# tensor([False, False, False, False]) * 按位相乘，称为哈达玛乘（数学符号）。
>>> A = torch.arange(9).reshape(3,3)
>>> A
tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> B = torch.arange(9,18).reshape(3,3)
>>> B
tensor([[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17]])
>>> A * B
tensor([[ 0, 10, 22],
[ 36, 52, 70],
[ 90, 112, 136]])（6）拼接函数cat
torch.cat(inputs, dim=?)
- inputs : 待连接的张量序列，可以是任意相同
Tensor类型的python 序列- dim : 选择的扩维, 必须在
0到len(inputs[0])之间，沿着此维连接张量序列。
dim=0，表示按第0维方向拼接，即按行方向拼接；dim=1，表示按第0维方向拼接，即按列方向拼接；dim=3……
y = torch.tensor(([[4, 1],[3, 5]]))
x = torch.arange(4, dtype=torch.float32).reshape(2, 2)
torch.cat((x, y), dim=0)
# tensor([[0., 1.],
# [2., 3.],
# [4., 1.],
# [3., 5.]])
torch.cat((x, y), dim=1)
# tensor([[0., 1., 4., 1.],
# [2., 3., 3., 5.]])
（7）求和函数sum
参数1，axis：指定求和维度，张量按该维度求和，并将该维度消去。
如，张量形状为[2, 5, 4]，axis=0时，求和后，张量形状为[5, 4]。
参数2，keepdims：默认为False，是否保留axis要消去的维度。keepdims=True时，将要消去的维度长度置为1。
如，张量形状为[2, 5, 4]，axis=0，keepdims=True时，求和后，张量形状为[1,5, 4]。
1）张量中的所有元素求和：
x = torch.tensor([1.0, 2, 3, 4])
x.sum()
# tensor(10.)2）按行（第0维）求和：
>>> A = torch.arange(9).reshape(3,3)
>>> A
tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> A.sum(axis=0)
tensor([ 9, 12, 15])3）按列（第1维）求和：
>>> A.sum(axis=1)
tensor([ 3, 12, 21])2维求和，3维……
4）keepdims（保留维度）：
按某一维度求和时，保留该维度，该维度长度置为1。
>>> A
tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> A.sum(axis=1).size()
torch.Size([3])
>>> A.sum(axis=1,keepdims=True).size()
torch.Size([3, 1])
>>> A.sum(axis=1,keepdims=True)
tensor([[ 3],
[12],
[21]])
# 按列求均值
>>> A/A.sum(axis=1,keepdims=True)
tensor([[0.0000, 0.3333, 0.6667],
[0.2500, 0.3333, 0.4167],
[0.2857, 0.3333, 0.3810]])5）指定多维度求和
A.sum(axis=[n, m])，按n和m维度求和，求和结果中其他维度不变，将n，m维度消去。
>>> A = torch.arange(8).reshape(2,2,2)
>>> A
tensor([[[0, 1],
[2, 3]],
[[4, 5],
[6, 7]]])
# 保留第1维度
>>> A.sum(axis=[0,2]).size()
torch.Size([2])
# 使用keepdims保留要消去的维度，将维度长度置为1
>>> A.sum(axis=[0,2],keepdims=True).size()
torch.Size([1, 2, 1])
# 输出
>>> A.sum(axis=[0,2])
tensor([10, 18])
（8）矩阵的转置
>>> import torch
>>> B = torch.tensor(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]))
>>> B
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> B.T
tensor([[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]])（9）复制张量
“=”，复制之后的两个张量共用一个内存地址。
>>> A = B
>>> id(B)
1950198475976
>>> id(A)
1950198475976
>>> B[0]=10
>>> B
tensor([10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> A
tensor([10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])clone()，重新分配内存地址。
>>> A=B.clone()
>>> id(A)
1950198519512
>>> id(B)
1950198475976（10）点积，矩阵-向量积和矩阵乘法
向量点积—dot函数（1维）：
>>> A = torch.arange(4)
>>> A
tensor([0, 1, 2, 3])
>>> B
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
>>> B = torch.arange(4, 8)
>>> B
tensor([4, 5, 6, 7])
>>> torch.dot(A, B)
tensor(38)矩阵点积（2维）：
按位相乘求和。
>>> A = torch.arange(9).reshape(3,3)
>>> B = torch.arange(9,18).reshape(3,3)
>>> torch.sum(A * B)
tensor(528)矩阵-向量积（mv函数）：
>>> B = torch.arange(9,18).reshape(3,3)
>>> C = torch.arange(3)
>>> torch.mv(B, C)
tensor([32, 41, 50])矩阵乘法（mm函数）：
>>> torch.mm(A, B)
tensor([[ 42, 45, 48],
[150, 162, 174],
[258, 279, 300]])（11）范数
L1范数：
向量元素的绝对值之和。
>>> u = torch.tensor([3.0, -4.0])
>>> torch.abs(u).sum()
tensor(7.)L2范数：
向量元素平方和的平方根。
>>> u = torch.tensor([3.0, -4.0])
>>> torch.norm(u)
tensor(5.)弗罗贝尼乌斯-范数（F-范数）：
矩阵元素的平方和的平方根。
>>> torch.norm(torch.ones(4, 9))
tensor(6.)4.广播机制
1.通过适当复制元素来扩展一个或两个数组，以便在转换之后，两个张量具有相同的形状。
2.对于生成的数组执行按元素操作。
y = torch.arange(12).reshape(3,2,2)
y
# tensor([[[ 0, 1],
# [ 2, 3]],
#
# [[ 4, 5],
# [ 6, 7]],
# [[ 8, 9],
# [10, 11]]])
x = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
x
# tensor([[1, 2],
# [3, 4]])
x + y
# tensor([[[ 1, 3],
# [ 3, 5]],
# [[ 5, 7],
# [ 7, 9]],
# [[ 9, 11],
# [11, 13]]])5.转化为Numpy张量
A = x.numpy()
type(A)
# <class 'numpy.ndarray'>
