Pytorch常用函数(1)——创建、索引、切片、连接、压缩

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LeetCode算法实例

张量分解

目录

• （0）创建操作
• （1）索引,切片,连接,换位

（0）创建操作

0.1 torch.eye

torch.eye(n, m=None, out=None)

返回一个2维张量，对角线位置全1，其它位置全0

参数:
n (int ) -- 行数
m (int, optional) -- 列数.如果为None,则默认为n
out (Tensor, optinal) - Output tensor
返回值: 对角线位置全1，其它位置全0的2维张量
返回值类型: Tensor

例子:

>>> torch.eye(3)
 1  0  0
 0  1  0
 0  0  1
[torch.FloatTensor of size 3x3]

0.2 torch.linspace

torch.linspace(start, end, steps=100, out=None) → Tensor

返回一个1维张量，包含在区间start 和 end 上均匀间隔的steps个点。 输出1维张量的长度为steps。

参数:
start (float) -- 序列的起始点
end (float) -- 序列的最终值
steps (int) -- 在start 和 end间生成的样本数
out (Tensor, optional) -- 结果张量

例子:

>>> torch.linspace(3, 10, steps=5)

  3.0000
  4.7500
  6.5000
  8.2500
 10.0000
[torch.FloatTensor of size 5]

>>> torch.linspace(-10, 10, steps=5)

-10
 -5
  0
  5
 10
[torch.FloatTensor of size 5]

>>> torch.linspace(start=-10, end=10, steps=5)

-10
 -5
  0
  5
 10
[torch.FloatTensor of size 5]

0.3 torch.ones

torch.ones(*sizes, out=None) → Tensor

返回一个全为1 的张量，形状由可变参数sizes定义。

参数:
sizes (int...) -- 整数序列，定义了输出形状
out (Tensor, optional) -- 结果张量

 例子:
>>> torch.ones(2, 3)

 1  1  1
 1  1  1
[torch.FloatTensor of size 2x3]

>>> torch.ones(5)

 1
 1
 1
 1
 1
[torch.FloatTensor of size 5]

0.4 torch.rand

torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor

返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数，形状由可变参数sizes 定义。

参数:
sizes (int...) -- 整数序列，定义了输出形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量

例子：

>>> torch.rand(4)

 0.9193
 0.3347
 0.3232
 0.7715
[torch.FloatTensor of size 4]

>>> torch.rand(2, 3)

 0.5010  0.5140  0.0719
 0.1435  0.5636  0.0538
[torch.FloatTensor of size 2x3]

0.5 torch.randn

torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor

返回一个张量，包含了从标准正态分布(均值为0，方差为 1，即高斯白噪声)中抽取一组随机数，形状由可变参数sizes定义。

参数:
sizes (int...) -- 整数序列，定义了输出形状
out (Tensor, optinal) - 结果张量

例子：

>>> torch.randn(4)

-0.1145
 0.0094
-1.1717
 0.9846
[torch.FloatTensor of size 4]

>>> torch.randn(2, 3)

 1.4339  0.3351 -1.0999
 1.5458 -0.9643 -0.3558
[torch.FloatTensor of size 2x3]

0.6 torch.arange

torch.arange(start, end, step=1, out=None) → Tensor

返回一个1维张量，长度为 floor((end−start)/step)。包含从start到end，以step为步长的一组序列值(默认步长为1)。

参数:
start (float) -- 序列的起始点
end (float) -- 序列的终止点
step (float) -- 相邻点的间隔大小
out (Tensor, optional) -- 结果张量

例子：

>>> torch.arange(1, 4)

 1
 2
 3
[torch.FloatTensor of size 3]

>>> torch.arange(1, 2.5, 0.5)

 1.0000
 1.5000
 2.0000
[torch.FloatTensor of size 3]

0.7 torch.zeros

torch.zeros(*sizes, out=None) → Tensor

返回一个全为标量 0 的张量，形状由可变参数sizes 定义。

参数:
sizes (int...) -- 整数序列，定义了输出形状
out (Tensor, optional) -- 结果张量

例子：

>>> torch.zeros(2, 3)

 0  0  0
 0  0  0
[torch.FloatTensor of size 2x3]

>>> torch.zeros(5)

 0
 0
 0
 0
 0
[torch.FloatTensor of size 5]

（1）索引,切片,连接,换位

1.1 torch.cat

torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor

在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。

参数:

inputs (sequence of Tensors) -- 可以是任意相同Tensor 类型的python 序列

dimension (int, optional) -- 沿着此维连接张量序列。

例子：

>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x

 0.5983 -0.0341  2.4918
 1.5981 -0.5265 -0.8735
[torch.FloatTensor of size 2x3]

>>> torch.cat((x, x, x), 0)

 0.5983 -0.0341  2.4918
 1.5981 -0.5265 -0.8735
 0.5983 -0.0341  2.4918
 1.5981 -0.5265 -0.8735
 0.5983 -0.0341  2.4918
 1.5981 -0.5265 -0.8735
[torch.FloatTensor of size 6x3]

>>> torch.cat((x, x, x), 1)

 0.5983 -0.0341  2.4918  0.5983 -0.0341  2.4918  0.5983 -0.0341  2.4918
 1.5981 -0.5265 -0.8735  1.5981 -0.5265 -0.8735  1.5981 -0.5265 -0.8735
[torch.FloatTensor of size 2x9]

1.2 torch.stack

torch.stack(sequence, dim=0)

沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。 序列中所有的张量都应该为相同形状。

参数：
sqequence (Sequence) -- 待连接的张量序列
dim (int) -- 插入的维度。必须介于 0 与 待连接的张量序列数之间。

1.3 torch.chunk

torch.chunk(tensor, chunks, dim=0)

在给定维度(轴)上将输入张量进行分块儿。

参数:
tensor (Tensor) -- 待分块的输入张量
chunks (int) -- 分块的个数
dim (int) -- 沿着此维度进行分块

1.4 torch.split

torch.split(tensor, split_size, dim=0)

将输入张量分割成相等形状的chunks（如果可分）。 如果沿指定维的张量形状大小不能被split_size 整分， 则最后一个分块会小于其它分块。

参数:
tensor (Tensor) -- 待分割张量
split_size (int) -- 单个分块的形状大小
dim (int) -- 沿着此维进行分割

1.5 torch.squeeze

torch.squeeze(input, dim=None, out=None)

将输入张量形状中的1 去除并返回。 如果输入是形如(A×1×B×1×C×1×D)

，那么输出形状就为： (A×B×C×D)当给定dim时，那么挤压操作只在给定维度上。例如，输入形状为: (A×1×B), squeeze(input, 0) 将会保持张量不变，只有用 squeeze(input, 1)，形状会变成 (A×B)。

注意： 返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。

参数:
input (Tensor) -- 输入张量
dim (int, optional) -- 如果给定，则input只会在给定维度挤压
out (Tensor, optional) -- 输出张量

例子：

>>> x = torch.zeros(2,1,2,1,2)
>>> x.size()
(2L, 1L, 2L, 1L, 2L)
>>> y = torch.squeeze(x)
>>> y.size()
(2L, 2L, 2L)
>>> y = torch.squeeze(x, 0)
>>> y.size()
(2L, 1L, 2L, 1L, 2L)
>>> y = torch.squeeze(x, 1)
>>> y.size()
(2L, 2L, 1L, 2L)

1.6 torch.unsqueeze

torch.unsqueeze(input, dim, out=None)

返回一个新的张量，对输入的制定位置插入维度 1

注意： 返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。

如果dim为负，则将会被转化dim+input.dim()+1

参数:
tensor (Tensor) -- 输入张量
dim (int) -- 插入维度的索引
out (Tensor, optional) -- 结果张量

>>> x = torch.Tensor([1, 2, 3, 4])
>>> torch.unsqueeze(x, 0)
 1  2  3  4
[torch.FloatTensor of size 1x4]
>>> torch.unsqueeze(x, 1)
 1
 2
 3
 4
[torch.FloatTensor of size 4x1]

1.7 torch.transpose

torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor

返回输入矩阵input的转置。交换维度dim0和dim1。 输出张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个会导致另外一个也被修改。

参数:
input (Tensor) -- 输入张量
dim0 (int) -- 转置的第一维
dim1 (int) -- 转置的第二维

>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x

 0.5983 -0.0341  2.4918
 1.5981 -0.5265 -0.8735
[torch.FloatTensor of size 2x3]

>>> torch.transpose(x, 0, 1)

 0.5983  1.5981
-0.0341 -0.5265
 2.4918 -0.8735
[torch.FloatTensor of size 3x2]

1.8 torch.index_select

torch.index_select(input, dim, index, out=None) → Tensor

沿着指定维度对输入进行切片，取index中指定的相应项(index为一个LongTensor)，然后返回到一个新的张量， 返回的张量与原始张量_Tensor_有相同的维度(在指定轴上)。

注意： 返回的张量不与原始张量共享内存空间。

参数:
input (Tensor) -- 输入张量
dim (int) -- 索引的轴
index (LongTensor) -- 包含索引下标的一维张量
out (Tensor, optional) -- 目标张量

例子：

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> x

 1.2045  2.4084  0.4001  1.1372
 0.5596  1.5677  0.6219 -0.7954
 1.3635 -1.2313 -0.5414 -1.8478
[torch.FloatTensor of size 3x4]

>>> indices = torch.LongTensor([0, 2])
>>> torch.index_select(x, 0, indices)

 1.2045  2.4084  0.4001  1.1372
 1.3635 -1.2313 -0.5414 -1.8478
[torch.FloatTensor of size 2x4]

>>> torch.index_select(x, 1, indices)

 1.2045  0.4001
 0.5596  0.6219
 1.3635 -0.5414
[torch.FloatTensor of size 3x2]

1.9 torch.gather

torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor

沿给定轴dim，将输入索引张量index指定位置的值进行聚合。

对一个3维张量，输出可以定义为：

out[i][j][k] = tensor[index[i][j][k]][j][k] # dim=0

out[i][j][k] = tensor[i][index[i][j][k]][k] # dim=1

out[i][j][k] = tensor[i][j][index[i][j][k]] # dim=3

参数:
input (Tensor) -- 源张量
dim (int) -- 索引的轴
index (LongTensor) -- 聚合元素的下标
out (Tensor, optional) -- 目标张量

例子：

>>> t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])
>>> torch.gather(t, 1, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]]))
 1  1
 4  3
[torch.FloatTensor of size 2x2]