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张量
创建日期:2021年2月10日 | 最后更新:2024年1月16日 | 最后验证:2024年11月5日
张量是一种特殊的数据结构,与数组和矩阵非常相似。 在PyTorch中,我们使用张量来编码模型的输入和输出,以及模型的参数。
张量类似于NumPy的 ndarrays,不同之处在于张量可以在GPU或其他硬件加速器上运行。实际上,张量和NumPy数组通常可以共享相同的基础内存,从而无需复制数据(参见与NumPy的桥接)。张量还针对自动微分进行了优化(我们将在Autograd部分中了解更多)。如果你熟悉ndarrays,你会对Tensor API感到非常熟悉。如果不熟悉,请继续阅读!
import torch
import numpy as np
初始化张量
张量可以通过多种方式初始化。请看以下示例:
直接从数据
张量可以直接从数据创建。数据类型会自动推断。
data = [[1, 2],[3, 4]]
x_data = torch.tensor(data)
从NumPy数组
张量可以从NumPy数组创建(反之亦然 - 参见与NumPy的桥梁)。
np_array = np.array(data)
x_np = torch.from_numpy(np_array)
来自另一个张量:
新的张量保留了参数张量的属性(形状、数据类型),除非明确覆盖。
x_ones = torch.ones_like(x_data) # retains the properties of x_data
print(f"Ones Tensor: \n {x_ones} \n")
x_rand = torch.rand_like(x_data, dtype=torch.float) # overrides the datatype of x_data
print(f"Random Tensor: \n {x_rand} \n")
Ones Tensor:
tensor([[1, 1],
[1, 1]])
Random Tensor:
tensor([[0.8823, 0.9150],
[0.3829, 0.9593]])
使用随机或常数值:
shape
是一个表示张量维度的元组。在下面的函数中,它决定了输出张量的维度。
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}")
Random Tensor:
tensor([[0.3904, 0.6009, 0.2566],
[0.7936, 0.9408, 0.1332]])
Ones Tensor:
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
Zeros Tensor:
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
张量的属性
张量属性描述了它们的形状、数据类型以及它们存储的设备。
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}")
Shape of tensor: torch.Size([3, 4])
Datatype of tensor: torch.float32
Device tensor is stored on: cpu
张量操作
超过100种张量操作,包括算术、线性代数、矩阵操作(转置、索引、切片)、采样等,都在这里全面描述。
这些操作中的每一个都可以在GPU上运行(通常比在CPU上运行速度更快)。如果您正在使用Colab,请通过转到运行时 > 更改运行时类型 > GPU来分配GPU。
默认情况下,张量是在CPU上创建的。我们需要使用.to
方法(在检查GPU可用性之后)显式地将张量移动到GPU上。请记住,跨设备复制大型张量在时间和内存方面可能会非常昂贵!
# We move our tensor to the GPU if available
if torch.cuda.is_available():
tensor = tensor.to("cuda")
尝试列表中的一些操作。 如果你熟悉NumPy API,你会发现Tensor API使用起来非常轻松。
标准的类似numpy的索引和切片:
First row: tensor([1., 1., 1., 1.])
First column: tensor([1., 1., 1., 1.])
Last column: tensor([1., 1., 1., 1.])
tensor([[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.]])
连接张量 你可以使用 torch.cat
来沿着给定的维度连接一系列张量。
另请参阅 torch.stack,
这是另一个与 torch.cat
略有不同的张量连接操作符。
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.]])
算术运算
# This computes the matrix multiplication between two tensors. y1, y2, y3 will have the same value
# ``tensor.T`` returns the transpose of a tensor
y1 = tensor @ tensor.T
y2 = tensor.matmul(tensor.T)
y3 = torch.rand_like(y1)
torch.matmul(tensor, tensor.T, out=y3)
# This computes the element-wise product. z1, z2, z3 will have the same value
z1 = tensor * tensor
z2 = tensor.mul(tensor)
z3 = torch.rand_like(tensor)
torch.mul(tensor, tensor, out=z3)
tensor([[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.],
[1., 0., 1., 1.]])
单元素张量 如果你有一个单元素张量,例如通过将张量的所有值聚合为一个值,你可以使用 item()
将其转换为 Python 数值:
12.0 <class 'float'>
原地操作
将结果存储到操作数中的操作称为原地操作。它们由_
后缀表示。
例如:x.copy_(y)
, x.t_()
, 将会改变x
。
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
原地操作可以节省一些内存,但在计算导数时可能会因为立即丢失历史记录而出现问题。因此,不鼓励使用它们。
与NumPy的桥梁
CPU上的张量和NumPy数组可以共享它们的基础内存位置,更改一个将更改另一个。
张量转换为NumPy数组
t = torch.ones(5)
print(f"t: {t}")
n = t.numpy()
print(f"n: {n}")
t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
n: [1. 1. 1. 1. 1.]
张量的变化会反映在NumPy数组中。
t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
n: [2. 2. 2. 2. 2.]
NumPy 数组转换为 Tensor
n = np.ones(5)
t = torch.from_numpy(n)
NumPy数组的变化会反映在张量中。
np.add(n, 1, out=n)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")
t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
n: [2. 2. 2. 2. 2.]
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