深度学习 | 【02】Pytorch初步使用

川长思鸟来 2023-01-21 02:30 185阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  Pytorch初始使用
     *   *   *  1、Tensor
             *  2、Pytorch如何创建张量
             *   *  2.1 创建张量
                 *  2.2 tensor与ndarray的关系
                 *  2.3 常用api
                 *  2.4 常用方法
             *  4、数据类型
             *   *  4.1 获取数据类型
             *  5、tensor的其他操作
             *   *  5.1 相加
                 *  5.2 tensor与数字的操作
             *  6、CUDA中的tensor

## Pytorch初始使用 ##

#### 1、Tensor ####

> Tensor(张量是一个统称，其中包括很多类型)：
> 
>  *  0阶张量：标量、常数、0-D Tensor；
>  *  1阶张量：向量、1-D Tensor；
>  *  2阶张量：矩阵、2-D Tensor；
>  *  ……

#### 2、Pytorch如何创建张量 ####

##### 2.1 创建张量 #####

import torch
    	
    	t = torch.Tensor([1, 2, 3])
    	print(t)

![在这里插入图片描述][20210514112321193.png]

##### 2.2 tensor与ndarray的关系 #####

> 两者之间可以相互转化

import torch
    import numpy as np
    
    t1 = np.array(torch.Tensor([[1, 2, 3],
            [1, 2, 3]]))
    t2 = torch.Tensor(np.array([[1, 2, 3],
            [1, 2, 3]]))

> 运行结果：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

##### 2.3 常用api #####

**torch.empty(x,y)**

> 创建x行y列为空的tensor。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**torch.ones(\[x, y\])**

> 创建x行y列全为1的tensor。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**torch.zeros(\[x,y\])**

> 创建x行y列全为0的temsor。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**zeros与empty的区别**

>  *  后者的数据类型是不固定的。

**torch.rand(x, y)**

> 创建3行4列的随机数，随机数是0-1。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**torch.randint(low, high, size)**

> 创建一个size的tensor，随机数为low到high之间。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
**torch.randn(\[x, y\])**

> 创建一个x行y列的tensor，随机数的分布式均值为0，方差1。

##### 2.4 常用方法 #####

**item()**：

> 获取tensor中的元素，注意只有`一个元素`的时候才可以用。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
**numpy()**：

> 转化成`ndarray`类型。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
**size()**

> 获取tensor的`形状`。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
**view()**

> `浅拷贝`，tensor的`形状改变`。
> 
>  *  可以传参，表示获取第几个。
>  *  若参数为-1，表示不确定，与另一个参数的乘积等于原始形状的乘积。
>     
>      *  例如：原始形状为8，则`view(-1,2)` ⇒ `view(4, 2)`；
>  *  参数只有-1，表示一维。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

**dim()**

> 获取维度。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
**max()**

> 获取最大值。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
**t()**

> 转置。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
**transpose(x,y)**

> x，y是size里面返回的形状相换。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

**permute()**

> 传入size()返回的形状的顺序。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
**transpose与permute的区别**

>  *  前者传入列即可相互交换；
>  *  后者传入列会根据传入的顺序来进行转化，且需要传入所有列数的索引。

**取值\[第一阶, 第二阶,……\]**

>  *  一个逗号隔开代表一个阶乘
>  *  冒号代表全取

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]  
**赋值\[第一阶, 第二阶,……\]**

> 直接赋值即可

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

#### 4、数据类型 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

##### 4.1 获取数据类型 #####

**tensor.dtype**

> 获取数据类型

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]  
**设置数据类型**

> 注意使用`Tensor()`不能指定数据类型。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

**type()**

> `修改`数据类型。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

#### 5、tensor的其他操作 ####

##### 5.1 相加 #####

**torch.add(x, y)**

> 将x和y`相加`。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]  
**直接相加**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]  
**tensor.add()**

> 使用`add_()` 可相加后直接保存在tensor中  
> ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]

##### 5.2 tensor与数字的操作 #####

> `tensor + 数值`

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]

#### 6、CUDA中的tensor ####

> `CUDA` (Compute Unified Device Architecture)，是NVIDIA推出的运算平台。CUDATM是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。  
> torch.cuda这个模块增加了对CUDA tensor的支持，能够在cpu和gpu上使用相同的方法操作tensor通过`.to`方法能够把一个tensor转移到另外一个设备(比如从CPU转到GPU)

> 可以使用`torch.cuda.is_available()`判断电脑是否支持GPU

[20210514112321193.png]: /images/20221021/d766655b8e5d470d918139388feb2c49.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221021/c89e4d6fb2b548acb3e9b9d0d4149db8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221021/1ed801c0f20845098cc6e5b702f25ffd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221021/c63e6fd80eed4a44b06d134aef766773.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221021/ffb4ae5cf2f94f249891985d651c9064.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221021/760893f3fbf8438a8b1e89e636656e1e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221021/8aeeb0efc1a24d0fab7269b571b12f3f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221021/087fe403574c448e86236311bfc07b4e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221021/cd4f7ac810b64bf4bebbbcbd67c5e82a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221021/f29bc21332984659b1d7b611bb3a0b54.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20221021/2b55f729d5364bb68b89fa0b1d91da20.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20221021/310ae9eaf4f74552bd82c7ef407431b7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20221021/16499a0e0c054ae295c33ce80ee8ae26.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20221021/11f75f2355b3405fa7844eeb819b72c0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]: /images/20221021/e26ec0a5a9a84a4c981828960b3f5e49.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]: /images/20221021/8be2c1f148944a5ab88c540e8faa1140.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]: /images/20221021/66db5ba0c50444e3be6f1bb145029bb9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]: /images/20221021/2f8b8eeee42f4d98beef1bbcd5371b13.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]: /images/20221021/5f2ec83e2e944c9b93e61d6a3ca7f528.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]: /images/20221021/b50f0e1597b9490e9a6965463515e965.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]: /images/20221021/ca0850f9b03e49dbbaaa594b92481ba4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]: /images/20221021/d60b9df3903040f0b2d781ac7f24d258.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]: /images/20221021/e8ff7dbbbf884c57a2983d20a9ee8a75.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]: /images/20221021/12da5a6174d64c5ea6bfb12a2f689e14.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]: /images/20221021/101966bbd0574969b374a0b816b05267.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTkyNjU0Nw_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]: /images/20221021/34ace9e12b324e34972382bfc5a1e72f.png