李沐动手深度学习（pycharm中运行笔记）——04.数据操作

04.数据操作（与课程对应）

1、导入torch

python 复制代码

import torch

2、使用 arange 创建一个行向量 x，包含以 0 开始的前 12 个整数，默认创建为浮点数

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x = torch.arange(12)  # 0到11所有的数拿出来（步长默认1）；左闭右开区间
y = torch.arange(start=1, end=20, step=2)

运行结果：

3、通过张量的 shape 属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状

python 复制代码

print("x.shape:", x.shape)

运行结果：

4、通过 numel 访问张量中元素的总数

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print("x.numel():", x.numel())

运行结果：

5、改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用 reshape 函数

python 复制代码

X = x.reshape(3, 4)
print("X:", X)

运行结果：

6、使用全0、全1、其他常量或者从特定分布中随机采样的数字

（1）全0

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a = torch.zeros((2, 3, 4))  # 元素全0
print("a:", a)

运行结果：

（2）全1

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b = torch.ones((2,3,4))  # 元素全1
print("b:", b)

运行结果：

（3）常量

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c = torch.tensor([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]])  # 通过提供包含数值的python列表（或嵌套列表）来为所需张量中的每个元素赋予确定值
print("c:", c)

运行结果：

7、常见的标准算术运算符（+、-、*、/ 和 **）都可以被升级为按元素运算

python 复制代码

u = torch.tensor([1.0, 2, 4, 8])
v = torch.tensor([2, 2, 2, 2])
print("u + v:", u + v, "\nu - v:", u - v, "\nu * v:", u * v, "\nu / v:", u / v, "\nu ** v:" ,u ** v)

运行结果：

8、将多个张量连结在一起

python 复制代码

m = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3, 4))
n = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])

（1）按行合并

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mn1 = torch.cat((m, n), dim=0)  # 按行合并
print("mn1:", mn1)

运行结果：

（2）按列合并

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mn2 = torch.cat((m, n), dim=1)  # 按列合并
print("mn2:", mn2)

运行结果：

9、通过逻辑运算符构建二元张量

python 复制代码

print(m == n)  # 按元素值进行判断

运行结果：

10、对张量中的所有元素进行求和sum()，会产生一个只有一个元素的张量

python 复制代码

print(m.sum())

运行结果：

11、广播机制：即使形状不同（维度相同），仍然可以通过调用广播机制（broadcasting mechanism）来执行按元素操作

python 复制代码

p = torch.arange(3).reshape((3, 1))
q = torch.arange(2).reshape((1, 2))
print("p:", p, "\nq:", q)
print("p + q:", p + q)  # 广播机制

运行结果：

12、元素的访问：可以[-1]选择最后一个元素，可以用[1:3]选择第二个和第三个元素

python 复制代码

print("X:", X, "\nX[-1]:", X[-1], "\nX[1:3]:", X[1:3])

运行结果：

13、元素修改写入：可以通过指定索引来将元素写入矩阵

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X[1, 2] = 9  # （1）将第1行第2列的元素值改为9
print("X:", X)
X[0:2, :] = 12  # （2）为多个元素赋值相同的值，只需要索引所有元素，然后为它们复制；第0行与第1行、所有列
print("X:", X)

运行结果：

14、运行一些操作可能会导致为新结果分配内存

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before = id(n)  # n的id存起来
n = n + m  # 将 n + m 再赋值为 n; n + m结果一加再创建一个新的变量，名字为n
print(id(n) == before)  # False：新的n的id是不会等于之前的，因为之前的y的内存已经被析构掉了
# 解决方法：执行原地操作
z = torch.zeros_like(n)  # 创建一个z，用zeros_like()即与n的shape、数据类型均相同，但所有元素为0
print("id(z):", id(z))  # id(z): 2040830618176
z[:] = m + n  # z里面所有的元素 = m + n
print("id(z):", id(z))  # id(z): 2040830618176

运行结果：

15、转换为numpy张量、转换为tensor张量

python 复制代码

A = X.numpy()
B = torch.tensor(A)
print("type(A):", type(A), "\ntype(B):", type(B))

运行结果：

16、将大小为1的张量转换为python标量

python 复制代码

d = torch.tensor([3.5])
print("d:", d, "\nd.item():", d.item(), "\nfloat(d):", float(d), "\nint(d):", int(d))

运行结果：

17、完整代码如下：

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import torch


# 1、张量表示一个数值组成的数组，这个数组可能有很多维度
print("--------------------1--------------------")
x = torch.arange(12)  # 0到11所有的数拿出来（步长默认1）；左闭右开区间
print("x:", x)  # tensor([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
y = torch.arange(start=1, end=20, step=2)
print("y:", y)  # tensor([ 1,  3,  5,  7,  9, 11, 13, 15, 17, 19])


# 2、通过张量的shape属性来访问张量的 形状;numel()得到张量中元素的 总和
print("--------------------2--------------------")
print("x.shape:", x.shape)  # torch.Size([12])
print("x.numel():", x.numel())  # 12


# 3、改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数
print("--------------------3--------------------")
X = x.reshape(3, 4)
print("X:", X)  # tensor([[ 0,  1,  2,  3], [ 4,  5,  6,  7], [ 8,  9, 10, 11]])


# 4、使用全0、全1、其他常量或者从特定分布中随机采样的数字
print("--------------------4--------------------")
a = torch.zeros((2, 3, 4))  # 元素全0
print("a:", a)
b = torch.ones((2,3,4))  # 元素全1
print("b:", b)
c = torch.tensor([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]])  # 通过提供包含数值的python列表（或嵌套列表）来为所需张量中的每个元素赋予确定值
print("c:", c)


# 5、常见的标准算术运算符（+、-、*、/ 和 **）都可以被升级为 按元素运算
print("--------------------5--------------------")
u = torch.tensor([1.0, 2, 4, 8])  # 1.0，则所有都按浮点数运算
v = torch.tensor([2, 2, 2, 2])
print("u + v:", u + v, "\nu - v:", u - v, "\nu * v:", u * v, "\nu / v:", u / v, "\nu ** v:" ,u ** v)


# 6、将多个张量连结在一起
print("--------------------6--------------------")
m = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3, 4))
n = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
mn1 = torch.cat((m, n), dim=0)  # 按行合并
mn2 = torch.cat((m, n), dim=1)  # 按列合并
print("mn1:", mn1, "\nmn2:", mn2)


# 7、通过逻辑运算符构建二元张量
print("--------------------7--------------------")
print(m == n)  # 按元素值进行判断


# 8、对张量中的所有元素进行求和sum()，会产生一个只有一个元素的张量
print("--------------------8--------------------")
print(m.sum())  # tensor(66.)


# 9、广播机制：即使形状不同（维度相同），仍然可以通过调用 广播机制（broadcasting mechanism）来执行按元素操作
print("--------------------9--------------------")
p = torch.arange(3).reshape((3, 1))
q = torch.arange(2).reshape((1, 2))
print("p:", p, "\nq:", q)
print("p + q:", p + q)  # 广播机制


# 10、元素的访问： 可以[-1]选择最后一个元素，可以用[1:3]选择第二个和第三个元素
print("--------------------10--------------------")
print("X:", X, "\nX[-1]:", X[-1], "\nX[1:3]:", X[1:3])


# 11、元素修改写入：可以通过指定索引来将元素写入矩阵
print("--------------------11--------------------")
X[1, 2] = 9  # （1）将第1行第2列的元素值改为9
print("X:", X)
X[0:2, :] = 12  # （2）为多个元素赋值相同的值，只需要索引所有元素，然后为它们复制；第0行与第1行、所有列
print("X:", X)


# 12、运行一些操作可能会导致为新结果分配内存
print("--------------------12--------------------")
before = id(n)  # n的id存起来
n = n + m  # 将 n + m 再赋值为 n; n + m结果一加再创建一个新的变量，名字为n
print(id(n) == before)  # False：新的n的id是不会等于之前的，因为之前的y的内存已经被析构掉了
# 解决方法：执行原地操作
z = torch.zeros_like(n)  # 创建一个z，用zeros_like()即与n的shape、数据类型均相同，但所有元素为0
print("id(z):", id(z))  # id(z): 2040830618176
z[:] = m + n  # z里面所有的元素 = m + n
print("id(z):", id(z))  # id(z): 2040830618176


# 13、转换为numpy张量、转换为tensor张量
print("--------------------13--------------------")
A = X.numpy()
B = torch.tensor(A)
print("type(A):", type(A), "\ntype(B):", type(B))

# 14、将大小为1的张量转换为python标量
print("--------------------14--------------------")
d = torch.tensor([3.5])
print("d:", d, "\nd.item():", d.item(), "\nfloat(d):", float(d), "\nint(d):", int(d))

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