张量的基础概念
学习使用pytorc库进行深度学习网络搭建时，张量这个词总是不定时会出现。其实，Pytorch中的所有操作都是在张量的基础上进行的，今天就来了解张量到底是什么
由PyTorch官网官网介绍可知，一个Tensor是一个包含单一数据类型的多维矩阵。
通常，其多维特性用三维及以上的矩阵来描述，例如下图所示：单个元素为标量(scalar)，一个序列为向量(vector)，多个序列组成的平面为矩阵(matrix)，多个平面组成的立方体为张（tensor）。PS：张量也无需严格限制在三维及以上才叫张量，也有一维张量、二维张量
直白话：其实就把张量理解成数组就行,只不过里面的数据类型比较特殊，因此，几维张量外面就相当于最外层数组包含几层
为什么深度学习要使用Tensor
监督机器学习模型的输入X通常是多个特征列组成的二维矩阵，输出y是单个特征列组成的标签向量或多个特征列组成的二维矩阵。那么深度学习中，为何要定义多维矩阵Tensor呢？
深度学习当前最成熟的两大应用方向莫过于CV和NLP，其中CV面向图像和视频，NLP面向语音和文本，二者分别以卷积神经网络和循环神经网络作为核心基础模块，且标准输入数据集都是至少三维以上。其中，
-
图像数据集：至少包含三个维度（样本数Nx图像高度Hx图像宽度W）；如果是彩色图像，则还需增加一个通道C，包含四个维度（NxHxWxC）；如果是视频帧，可能还需要增加一个维度T，表示将视频划分为T个等时长的片段。
-
文本数据集：包含三个维度(样本数N×序列长度L×特征数H)。
因此，输入学习模型的输入数据结构通常都要三维以上，这也就促使了Tensor的诞生。
Tensor数据类型
下面这种图展示了大部分张量数据类型
张量的每种数据类型都有对应CPU和GPU版本，因此进行张量处理的时候需要指定一个设备，它要么是CPU要么是GPU，因此我们可以用torch.device来创建一个设备，并指定索引，例如：
device=torch.device('cuda:0')输出结果为：device(type='cuda',index=0)，可看到类型为'cuda'，即GPU，索引0表示为第一个GPU。
Tensor形状
张量具有如下形状属性：
-
Tensor.ndim：张量的维度，例如向量的维度为1，矩阵的维度为2。
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Tensor.shape： 张量每个维度上元素的数量。
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Tensor.shapen：张量第n维的大小。第n维也称为轴（axis）。
-
Tensor.numel：张量中全部元素的个数。
创建一个四位张量Tensor
Tensor=torch.ones([2,3,4,5])它的属性axis、shape、dimension、ndim之间关系如下图所示。
Tensor创建
Pytorch可基于给定数据手动创建Tensor，并提供了多种方式
- torch.tensor()
import numpy as np
import torch
arr = np.ones((3, 3))
'''
\[1. 1. 1.
1. 1. 1.
1. 1. 1.\]
'''
print(arr)
ndarray的数据类型： float64
print("ndarray的数据类型：", arr.dtype)
t= torch.tensor(arr)
'''
tensor(\[1., 1., 1.,
1., 1., 1.,
1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
'''
print(t)
- 从numpy创建Tensor ->torch.from_numpy(ndarray)
import numpy as np
import torch
创建一个numpy数组
numpy_array = np.array(\[1, 2, 3, 4, 5, 6])
从numpy数组创建一个Tensor，并保持数据共享（更改Tensor内容会同时改变numpy数组）
tensor_from_numpy = torch.from_numpy(numpy_array)
print(tensor_from_numpy)
输出：
tensor(\[1, 2, 3,
4, 5, 6], dtype=torch.int32)
修改tensor，array也会被修改
print("# -----------修改tensor--------------*")
t0, 0 = -1
print("numpy array: ", arr)
输出:
numpy array: \[-1 2 3
4 5 6]
print("tensor : ", t)
输出:
tensor(\[-1, 2, 3,
4, 5, 6], dtype=torch.int32)
- 根据数值创建张量
**1.**torch.zeros()：根据size创建全0张量
torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)-
torch.zeros_like：根据input形状创建全0张量
torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format)
此外 还有一些如下：
-
torch.full() & torch.full_like():创建自定义某一数值的张量。
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torch.linspace()：创建均分的一维张量
5.torch.logspace()：创建对数均分的一维张量
6.torch.arrange():创建等差的一维张量
- torch.eye()：创建单位对角矩阵
- 根据概率创建张量
1.torch.normal()：生成正态分布（高斯分布）
torch.normal(mean, std, *, generator=None, out=None)