pytorch入门--Tensor常用操作
其他相关操作：https://blog.csdn.net/qq_43923588/article/details/108007534
本篇对tensor的一些常用操作进行展示，包含：
- torch导入numpy矩阵
- torch导入list
- tensor/Tensor/FloatTensor 区别
- 未初始化的tensor
- 默认数据类型改变
- 随机初始tensor
- 正态分布值初始化tensor
- full为tensor赋相同值
- 生成等差数列
- 生成等分数列
- 全0全1矩阵及对角矩阵
- 随机打散函数randperm()
使用方法和含义均在代码的批注中给出，因为有较多的输出，所以设置输出内容的第一个值为当前print()方法所在的行
tensor常用操作
import torch
import numpy as np
import sys
loc = sys._getframe()
'''用numpy生成数据，之后导入torch使用GPU进行加速运算'''
a = np.array([2, 3.3])
aa = torch.from_numpy(a)
a1 = np.array([2, 3])
aa1 = torch.from_numpy(a1)
# 这里导入以后会保持原来的数据类型
print(loc.f_lineno, '\n', aa, '\n', aa1)
'''list中数据导入torch使用GPU进行加速运算'''
b = [1, 2, 3]
bb = torch.tensor(b)
print(loc.f_lineno, '\n', bb)
'''此处区别一下torch.tensor(b)和torch.Tensor(b)
Tensor与FloatTensor类似，接收维度作为参数（shape）生成一个对应维度的张量，同时也可以用接收现有数据
tensor()用于接收已经生成的现有数据'''
c = torch.Tensor(2, 3, 2)
cc = torch.Tensor([2, 3])
print(loc.f_lineno, '\n', c, '\n', cc)
'''申请一个未初始化的空间'''
# 一般在使用后要立马进行赋值
d = torch.empty([2, 3])
dd = torch.FloatTensor(2, 3)
# dd = torch.IntTensor(2, 3)
print(loc.f_lineno, '\n', d, '\n', dd)
# 在输出中可以看到，未经初始化的tensor的数值有的非常大，有的非常小，不利于进行运算，并可能报错
# 未初始化的tensor一般只作为一个容器，进行赋值以后才会由于运算
'''默认的tensor的类型转换
在进行初始化tensor时，系统会自动将生产的tensor转换为默认数据类型，一般为float
在增强学习中，使用的默认数据类型为double
所以有时候需要改变tensor的默认数据类型'''
e = torch.tensor([3, 2.2])
print(loc.f_lineno, '\n', e.type())
torch.set_default_tensor_type('torch.DoubleTensor')
ee = torch.tensor([3, 2.2])
print(loc.f_lineno, '\n', ee.type())
'''随机初始化的tensor'''
# 使用rand()函数进行(0:1)随机分布初始化
f = torch.rand(3, 3)
# like()函数进行对tensor的shape的复制
ff = torch.rand_like(f)
print(loc.f_lineno, '\n', f, '\n', ff)
# randint()函数,支持指定初始化值的范围(可以取左边界，不能取右边界)
# 第一个参数为最小值，第二个参数为最大值，第三个参数为shape
g = torch.randint(1, 10, [3, 3])
print(loc.f_lineno, '\n', g)
'''正态分布初始化'''
h = torch.randn(3, 3)
# 自定义正态分布的均值和方差，mean取均值(上传一个10维全0向量取均值)，std为方差，也是不包含右边界
hh = torch.normal(mean=torch.full([10], 0.), std=torch.arange(1, 0, -0.1))
# 这里对均值方差进行输出
print(loc.f_lineno, '\n', torch.full([10], 0.), '\n', torch.arange(1, 0, -0.1), '\n', h, '\n', hh)
'''将tensor完全赋值为某一个元素'''
# 需要注意：如果报错的话，这里的数据类型需要设置为float 我也不知道为什么报错，不是因为改了默认类型
i = torch.full([2, 3], 5.)
ii = torch.full([], 5.)
# 因为上面吧默认类型改为了double，所以这里输出double
print(loc.f_lineno, '\n', i, '\n', ii, '\n', i.type())
'''torch生成等差数列'''
# 生成等差数列，默认公差为1
j = torch.arange(0, 10)
# 生成公差为2的等差数列
jj = torch.arange(0, 10, 2)
# 与range()相比，可以包含右边界值，并且会输出警告信息，一般不使用，会使用arange()函数代替
jjj = torch.range(0, 10)
print(loc.f_lineno, '\n', j, '\n', j, '\n', jjj)
'''torch生成等分的数列'''
# 值得注意的是，这里会包含右边界
k = torch.linspace(0, 10, steps=4)
kk = torch.linspace(0, -2, steps=10)
print(loc.f_lineno, '\n', k, '\n', kk)
'''生成全0，全1的tensor，以及生成对角矩阵'''
l = torch.zeros(3, 3)
ll = torch.ones(3, 3)
lll = torch.eye(3, 3)
# 同样ones和zeros也有_like()方法可以使用
print(loc.f_lineno, '\n', l, '\n', ll, '\n', lll)
'''随机打散函数randperm()'''
# 不包含右边界
m = torch.randperm(10)
print(loc.f_lineno, '\n', m)
# 一般用于索引操作,可以保证相应位置对其
m1 = torch.rand(2, 3)
m2 = torch.rand(2, 3)
idx = torch.randperm(2)
print(loc.f_lineno, '\n', m1, '\n', m2, '\n', m1[idx], '\n', m2[idx])
输出结果
13
tensor([2.0000, 3.3000], dtype=torch.float64)
tensor([2, 3], dtype=torch.int32)
19
tensor([1, 2, 3])
27
tensor([[[0., 0.],
[0., 0.],
[0., 0.]],
[[0., 0.],
[0., 0.],
[0., 0.]]])
tensor([2., 3.])
35
tensor([[0.0000e+00, 0.0000e+00, 2.8026e-45],
[0.0000e+00, 1.4013e-45, 0.0000e+00]])
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
45
torch.FloatTensor
48
torch.DoubleTensor
56
tensor([[0.0498, 0.7839, 0.3798],
[0.5728, 0.9653, 0.3778],
[0.9931, 0.9079, 0.1136]])
tensor([[0.8657, 0.7780, 0.9812],
[0.4690, 0.0896, 0.6510],
[0.2210, 0.0278, 0.5827]])
61
tensor([[3, 3, 9],
[6, 8, 6],
[6, 2, 5]])
69
tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
tensor([1.0000, 0.9000, 0.8000, 0.7000, 0.6000, 0.5000, 0.4000, 0.3000, 0.2000,
0.1000])
tensor([[-1.8840, -1.4429, 0.3300],
[-1.1386, 0.4550, 0.5290],
[-0.6208, 0.5545, -0.3362]])
tensor([ 0.1460, 2.2914, 0.4966, 0.3761, 0.1462, -0.0325, -0.0465, 0.1316,
-0.1955, 0.0358])
77
tensor([[5., 5., 5.],
[5., 5., 5.]])
tensor(5.)
torch.DoubleTensor
87
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
tensor([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
94
tensor([ 0.0000, 3.3333, 6.6667, 10.0000])
tensor([ 0.0000, -0.2222, -0.4444, -0.6667, -0.8889, -1.1111, -1.3333, -1.5556,
-1.7778, -2.0000])
102
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
tensor([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
108
tensor([4, 7, 2, 8, 0, 3, 5, 1, 9, 6])
113
tensor([[0.8608, 0.4485, 0.5131],
[0.8717, 0.8186, 0.1990]])
tensor([[0.5564, 0.1326, 0.6467],
[0.2383, 0.8949, 0.5849]])
tensor([[0.8608, 0.4485, 0.5131],
[0.8717, 0.8186, 0.1990]])
tensor([[0.5564, 0.1326, 0.6467],
[0.2383, 0.8949, 0.5849]])
86: UserWarning: torch.range is deprecated in favor of torch.arange and will be removed in 0.5. Note that arange generates values in [start; end), not [start; end].
jjj = torch.range(0, 10)
Process finished with exit code 0
