Pytorch基础入门1

目录

• [1 :简介](#1 :简介)
• 2:Tensor的创建
• • [2.1:torch.tensor() && torch.tensor(\[\])](#2.1:torch.tensor() && torch.tensor([]))
  • [2.2:torch.randn && torch.randperm](#2.2:torch.randn && torch.randperm)
  • 2.3:torch.range(begin，end，step)
  • [2.4 通过指定numpy的方式创建Tensor](#2.4 通过指定numpy的方式创建Tensor)
  • [2.5 创建0矩阵，1矩阵和单位矩阵](#2.5 创建0矩阵，1矩阵和单位矩阵)

1 :简介

Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。

2:Tensor的创建

Tensor张量是Pytorch里最基本的数据结构。直观上来讲，它是一个多维矩阵，支持GPU加速，其基本数据类型如下:

数据类型	CPU tensor	GPU tensor
8位无符号整型	torch.ByteTensor	torch.cuda.ByteTensor
8位有符号整型	torch.CharTensor	torch.cuda.CharTensor
16位有符号整型	torch.ShortTensor	torch.cuda.ShortTensor
32位有符号整型	torch.IntTensor	torch.cuda.IntTensor
64位有符号整型	torch.LongTensor	torch.cuda.LonfTensor
32位浮点型	torch.FloatTensor	torch.cuda.FloatTensor
64位浮点型	torch.DoubleTensor	torch.cuda.DoubleTensor
布尔类型	torch.BoolTensor	torch.cuda.BoolTensor

2.1:torch.tensor() && torch.tensor(\[\])

二者的主要区别在于创建的对象的size和value不同

import torch
 
tensor1 = torch.Tensor(2, 3)
tensor2 = torch.Tensor([2, 3])
### 打印数据 
print(tensor1)
print(tensor2)

结果如下：

tensor([[-1.1072e+20,  1.5989e-42,  0.0000e+00], 
        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00]])
tensor([2., 3.])

2.2:torch.randn && torch.randperm

生成的数据类型为浮点型，与numpy.randn生成随机数的方法类似，生成的浮点数的取值满足均值为0，方差为1的正态布,torch.randpern(n)为创建一个n个整数，随机排列的Tensor

import torch 

tensor1 = torch.randn(2,3)
tensor2 = torch.randperm(10)

### 打印数据
print(tensor1)
print(tensor2)

结果如下：

tensor([[-0.0469,  0.4112, -0.5787], 
        [ 1.0721, -0.0457, -0.4078]])
tensor([4, 3, 8, 9, 2, 7, 5, 6, 0, 1])

2.3:torch.range(begin，end，step)

生成一个一维的Tensor，三个参数分别的起始位置，终止位置和步长

import torch 

tensor01 = torch.range(1,10,2)

### 打印数据
print (tensor01)

结果如下：

tensor([1., 3., 5., 7., 9.])

2.4 通过指定numpy的方式创建Tensor

很多时候我们需要创建指定的Tensor，而numpy就是一个很好的方式

import torch  # type: ignore
import numpy as np  

tensor01 = torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5))
### 打印数据
print(tensor01)

结果如下

tensor([[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14]], dtype=torch.int32)

2.5 创建0矩阵，1矩阵和单位矩阵

import torch 

tensor1 =torch.ones(3,3)
tensor2 =torch.zeros(3,3)
tensor3 =torch.eye(3,3)

print(tensor1)
print(tensor2)
print(tensor3)

结果如下：

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])
tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])
tensor([[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 1.]])