张量如同数组和矩阵一样, 是一种特殊的数据结构。在PyTorch中, 神经网络的输入、输出以及网络的参数等数据, 都是使用张量来进行描述。
张量的使用和Numpy中的ndarrays很类似, 区别在于张量可以在GPU或其它专用硬件上运行, 这样可以得到更快的加速效果。如果你对ndarrays很熟悉的话, 张量的使用对你来说就很容易了。如果不太熟悉的话, 希望这篇有关张量API的快速入门教程能够帮到你。
张量初始化
张量有很多种不同的初始化方法, 先来看看四个简单的例子：
1. 直接生成张量
由原始数据直接生成张量, 张量类型由原始数据类型决定。
data = [[1, 2], [3, 4]]
x_data = torch.tensor(data)
x_data
输出如下：
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
2. 通过Numpy数组来生成张量
由已有的Numpy数组来生成张量(反过来也可以由张量来生成Numpy数组, 参考张量与Numpy之间的转换)。
import numpy as np
np_array = np.array(data)
x_np = torch.from_numpy(np_array)
x_np
输出如下：
tensor([[1, 2],
[3, 4]], dtype=torch.int32)
3. 通过已有的张量来生成新的张量
新的张量将继承已有张量的数据属性(结构、类型), 也可以重新指定新的数据类型。
x_ones = torch.ones_like(x_data) # 保留 x_data 的属性
print(f"Ones Tensor: \n {x_ones} \n")
x_rand = torch.rand_like(x_data, dtype=torch.float)
# 重写 x_data 的数据类型 int -> float
print(f"Random Tensor: \n {x_rand} \n")
输出如下：
Ones Tensor:
tensor([[1, 1],
[1, 1]])
Random Tensor:
tensor([[0.4626, 0.9800],
[0.7571, 0.7679]])
4. 通过指定数据维度来生成张量
shape是元组类型, 用来描述张量的维数, 下面3个函数通过传入shape来指定生成张量的维数。
shape = (2,3,)
rand_tensor = torch.rand(shape)
ones_tensor = torch.ones(shape)
zeros_tensor = torch.zeros(shape)
print(f"Random Tensor: \n {rand_tensor} \n")
print(f"Ones Tensor: \n {ones_tensor} \n")
print(f"Zeros Tensor: \n {zeros_tensor}")
输出如下：
Random Tensor:
tensor([[0.4186, 0.9050, 0.4006],
[0.9625, 0.4074, 0.2143]])
Ones Tensor:
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
Zeros Tensor:
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
输出如下：
Random Tensor:
tensor([[0.4186, 0.9050, 0.4006],
[0.9625, 0.4074, 0.2143]])
Ones Tensor:
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
Zeros Tensor:
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
张量属性
从张量属性我们可以得到张量的维数、数据类型以及它们所存储的设备(CPU或GPU)。
来看一个简单的例子:
tensor = torch.rand(3,4)
print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}")
print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}")
print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}")
输出如下：
Shape of tensor: torch.Size([3, 4])
Datatype of tensor: torch.float32
Device tensor is stored on: cpu
张量运算
有超过100种张量相关的运算操作, 例如转置、索引、切片、数学运算、线性代数、随机采样等。更多的运算可以在这里查看。
所有这些运算都可以在GPU上运行(相对于CPU来说可以达到更高的运算速度)。如果你使用的是Google的Colab环境, 可以通过 Edit > Notebook Settings 来分配一个GPU使用。
1. 张量的索引和切片
tensor = torch.ones(4, 4)
tensor[:,1] = 0 # 将第1列(从0开始)的数据全部赋值为0
print(tensor)
输出如下：
tensor([[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.]])
2. 张量的拼接
你可以通过torch.cat方法将一组张量按照指定的维度进行拼接, 也可以参考torch.stack方法。这个方法也可以实现拼接操作, 但和torch.cat稍微有点不同。
t1 = torch.cat([tensor, tensor, tensor], dim=1)
print(t1)
输出如下：
tensor([[1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.]])
3. 张量的乘积和矩阵乘法
# 逐个元素相乘结果
print(f"tensor.mul(tensor): \n {tensor.mul(tensor)} \n")
# 等价写法:
print(f"tensor * tensor: \n {tensor * tensor}")
输出如下：
tensor.mul(tensor):
tensor([[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.]])
tensor * tensor:
tensor([[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.]])
下面写法表示张量与张量的矩阵乘法:
print(f"tensor.matmul(tensor.T): \n {tensor.matmul(tensor.T)} \n")
# 等价写法:
print(f"tensor @ tensor.T: \n {tensor @ tensor.T}")
输出如下：
tensor.matmul(tensor.T):
tensor([[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.]])
tensor @ tensor.T:
tensor([[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.]])
4. 自动赋值运算
自动赋值运算通常在方法后有 _ 作为后缀, 例如: x.copy_(y), x.t_()操作会改变 x 的取值。
print(tensor, "\n")
tensor.add_(5)
print(tensor)
输出如下：
tensor([[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.]])
tensor([[6., 5., 6., 6.],
[6., 5., 6., 6.],
[6., 5., 6., 6.],
[6., 5., 6., 6.]])
注意:
自动赋值运算虽然可以节省内存, 但在求导时会因为丢失了中间过程而导致一些问题, 所以我们并不鼓励使用它。
Tensor与Numpy的转化
张量和Numpy array数组在CPU上可以共用一块内存区域, 改变其中一个另一个也会随之改变。 1. 由张量变换为Numpy array数组
t = torch.ones(5)
print(f"t: {t}")
n = t.numpy()
print(f"n: {n}")
输出如下：
t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
n: [1. 1. 1. 1. 1.]
修改张量的值，则Numpy array数组值也会随之改变。
t.add_(1)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")
输出如下：
t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
n: [2. 2. 2. 2. 2.]
2. 由Numpy array数组转为张量
n = np.ones(5)
t = torch.from_numpy(n)
修改Numpy array数组的值，则张量值也会随之改变。
np.add(n, 1, out=n)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")
输出如下：
t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
n: [2. 2. 2. 2. 2.]
