pytorch基本数据类型

目录

  • [1. tensor](#1. tensor)
  • [2. 数据类型](#2. 数据类型)
  • [3. 数据类型的创建和使用](#3. 数据类型的创建和使用)
    • [3.1 数据类型check](#3.1 数据类型check)
    • [3.2 Dimension为0的tensor](#3.2 Dimension为0的tensor)
    • [3.2 Dimension为1的tensor](#3.2 Dimension为1的tensor)
    • [3.3 Dimension为2的tensor](#3.3 Dimension为2的tensor)
    • [3.4 Dimension为3的tensor](#3.4 Dimension为3的tensor)
    • [3.5 Dimension为4的tensor](#3.5 Dimension为4的tensor)

1. tensor

下图为python数据类型与pytorch的对应关系

在pytorch中是没有string类型的,如果要使用string类型,需要借助两种手段:

2. 数据类型

从图中可以看出pytorch数据类型是分cpu和GPU的,gpu是在torch后加一个cuda,他们是完全不同的数据

这里经常使用的数据类型是FloatTensor和ByteTensor

3. 数据类型的创建和使用

3.1 数据类型check


torch.randn是生成随机初始化的2行3列的tensor数据

python 复制代码
a = torch.randn(2, 3)
print(a)
tensor([[ 0.4406,  0.4335, -1.6466],
        [-0.1927,  0.4834,  1.0126]])

3.2 Dimension为0的tensor

Dimension为0的tensor多用来表示loss的值

.shape是个成员,返回torch.Size([])表示0维,.size()是成员函数返回结果与.shape一样

3.2 Dimension为1的tensor

一维tensor多用于bias和线性数据输入,如下图:

3.3 Dimension为2的tensor

当线性输入,一次输入多张图片时使用2维tensor,比如:使用minist数据集做手写数字识别,表示为[n, 784] n表示一次输入几张图片。

3.4 Dimension为3的tensor

3维多用于RNN,NLP文字处理,[10,20,100] 表示20个句子每个句子10个单词,单词用100向量表示。

3.5 Dimension为4的tensor

4维多用于CNN卷积循环神经网络,[b,c,h,w]分别表示为[batch, channel, height, weight]

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