PyTorch核心--tensor 张量！！

文章目录

前言

张量的概念

[1. 张量的定义](#1. 张量的定义)

[2. 张量的属性](#2. 张量的属性)

[3. 张量的形状](#3. 张量的形状)

张量的原理

[1. 存储（storage）](#1. 存储（storage）)

[2. 形状（shape）](#2. 形状（shape）)

[3. 步幅（stride）](#3. 步幅（stride）)

张量的操作

[1. 数学运算](#1. 数学运算)

[2. 逻辑运算](#2. 逻辑运算)

[3. 索引和切片](#3. 索引和切片)

[4. 形状操作](#4. 形状操作)

[5. 广播](#5. 广播)

总结

前言

在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。

下面从3个方面做一共总结：

张量的概念
张量的原理
张量的操作

张量的概念

1. 张量的定义

张量是一种多维数组，它可以是标量（零维数组）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或具有更高维度的数组。

在PyTorch中，张量是tensor.Tensor的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。

python 复制代码

import torch

# 创建一个标量
scalar_tensor = torch.tensor(3.14)

# 创建一个向量
vector_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

# 创建一个矩阵
matrix_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 创建一个3D张量
tensor_3d = torch.rand((2, 3, 4))  # 2行3列4深度

2. 张量的属性

每个张量都有一些重要的属性，包括形状（shape）、数据类型（dtype）和设备（device）。

python 复制代码

# 获取张量的形状
shape = tensor_3d.shape

# 获取张量的数据类型
dtype = tensor_3d.dtype

# 获取张量所在的设备
device = tensor_3d.device

3. 张量的形状

张量的形状定义了其维度和每个维度上的大小。例如，形状为（2，3，4）的张量具有2行、3列和4个深度。形状对于理解和操作张量非常重要。

python 复制代码

# 获取张量的形状
shape = tensor_3d.shape

# 改变张量的形状
reshaped_tensor = tensor_3d.view(3, 8)  # 将原始形状(2, 3, 4)变为(3, 8)

张量的原理

PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。

张量包含三个主要组件：

存储（storage）
形状（shape）
步幅（stride）

1. 存储（storage）

存储是实际存储数据的地方，它是一块连续的内存区域。多个张量可以共享相同的存储，从而减少内存消耗。存储中的数据按照张量的形状进行排列。

python 复制代码

# 获取张量的存储
storage = tensor_3d.storage()

2. 形状（shape）

张量的形状定义了其维度和每个维度上的大小。形状信息有助于解释存储中数据的组织方式。

python 复制代码

# 获取张量的形状
shape = tensor_3d.shape

3. 步幅（stride）

步幅是指在存储中移动到下一个元素所需的步数。了解步幅有助于理解在张量中进行索引和切片时的性能。

python 复制代码

# 获取张量的步幅
stride = tensor_3d.stride()

张量的操作

PyTorch提供了丰富的张量操作，包括数学运算、逻辑运算、索引和切片等。

这里列举最常见的几种操作：

1. 数学运算

python 复制代码

# 加法
result_add = tensor_3d + 2

# 乘法
result_mul = tensor_3d * 3

# 矩阵乘法
matrix_a = torch.rand((2, 3))
matrix_b = torch.rand((3, 4))
result_matmul = torch.mm(matrix_a, matrix_b)

2. 逻辑运算

python 复制代码

# 大小比较
result_compare = tensor_3d > 0.5

# 逻辑运算
result_logical = torch.logical_and(result_add, result_compare)

3. 索引和切片

python 复制代码

# 索引
element = tensor_3d[0, 1, 2]

# 切片
sliced_tensor = tensor_3d[:, 1:3, :]

4. 形状操作

python 复制代码

# 改变形状
reshaped_tensor = tensor_3d.view(3, 8)

# 转置
transposed_tensor = tensor_3d.transpose(0, 2)

5. 广播

广播是一种自动扩展张量的操作，使得形状不同的张量可以进行逐元素的数学运算。

python 复制代码

# 广播
tensor_a = torch.rand((1, 3, 1))
tensor_b = torch.rand((2, 1, 4))
result_broadcast = tensor_a + tensor_b

总结

张量作为深度学习中的基本数据结构，对于理解和实现神经网络非常关键。

来源：DOWHA小壮

PyTorch核心--tensor 张量 ！！

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前言

张量的概念

1. 张量的定义

2. 张量的属性

3. 张量的形状

张量的原理

1. 存储（storage）

2. 形状（shape）

3. 步幅（stride）

张量的操作

1. 数学运算

2. 逻辑运算

3. 索引和切片

4. 形状操作

5. 广播

总结

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