pytorch张量的创建

张量的创建

张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。

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import torch
import numpy
torch.manual_seed(7) # 固定随机数种子

直接创建

torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)
功能：从data创建tensor
- data: 数据，可以是list，numpy
- dtype: 数据类型，默认与data的一致
- device: 所在设备，cuda/cpu
- requires_grad: 是否需要梯度
- pin_memory: 是否存于锁页内存

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torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]])

tensor([[0.1000, 1.2000],
,        [2.2000, 3.1000],
,        [4.9000, 5.2000]])

torch.from_numpy(ndarray)
功能：从numpy创建tensor

从torch.from_numpy创建的tensor于原ndarray共享内存，当修改其中一个数据，另一个也将会被改动。

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a = numpy.array([1, 2, 3])
t = torch.from_numpy(a)

依据数值创建¶

torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：依size创建全0张量
- size: 张量的形状
- out: 输出的张量
- layout: 内存中布局形式
- device: 所在设备
- requires_grad: 是否需要梯度

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torch.zeros(2, 3)

tensor([[0., 0., 0.],
,        [0., 0., 0.]])

torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
功能：依input形状创建全0张量
- input: 创建与input同形状的全0张量
- dtype: 数据类型
- layout: 内存中布局形式

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input = torch.empty(2, 3)
torch.zeros_like(input)

tensor([[0., 0., 0.],
,        [0., 0., 0.]])

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torch.ones(2, 3)

tensor([[1., 1., 1.],
,        [1., 1., 1.]])

torch.ones_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
功能：依input形状创建全1张量
- size: 张量的形状
- dtype: 数据类型
- layout: 内存中布局形式
- device: 所在设备
- requires_grad: 是否需要梯度

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input = torch.empty(2, 3)
torch.ones_like(input)

tensor([[1., 1., 1.],
,        [1., 1., 1.]])

torch.full_like(input, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能: 依input形状创建指定数据的张量
- size: 张量的形状
- fill_value: 张量的值
torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
功能：创建等差的1维张量
- start: 数列起始值
- end: 数列结束值
- step: 数列公差，默认为1

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torch.arange(1, 2.5, 0.5)

tensor([1.0000, 1.5000, 2.0000])

依概率分布创建张量

torch.normal(mean, std, out=None) : 生成正态分布

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# mean为张量, std为张量
torch.normal(mean=torch.arange(1., 11.), std=torch.arange(1, 0, -0.1))

tensor([0.8532, 2.7075, 3.7575, 3.2200, 6.0145, 5.5526, 6.8577, 8.3697, 9.0276,
,        9.8318])

torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) : 生成标准正态分布

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torch.randn(2, 3)

tensor([[1.3955, 1.3470, 2.4382],
,        [0.2028, 2.4505, 2.0256]])

torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) : 在[0,1)上，生成均匀分布。

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torch.rand(2, 3)

tensor([[0.7405, 0.2529, 0.2332],
,        [0.9314, 0.9575, 0.5575]])

张量拼接与切分

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) : 将张量按维度进行拼接

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x = torch.randn(2, 3)
torch.cat((x, x, x), 1)

# 
tensor([[-1.7038,  0.6248,  0.1196, -1.7038,  0.6248,  0.1196, -1.7038,  0.6248,
,          0.1196],
,        [-0.8049,  1.6162,  0.2516, -0.8049,  1.6162,  0.2516, -0.8049,  1.6162,
,          0.2516]])

torch.stack(tensors, dim=0, out=None) :在新创建的维度上进行拼接

torch.chunk(input, chunks, dim=0) : 将张量按维度进行平均切分