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PyTorch中Tensor和tensor的區(qū)別及說明

 更新時間:2022年07月16日 15:50:56   作者:玄云飄風(fēng)  
這篇文章主要介紹了PyTorch中Tensor和tensor的區(qū)別及說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

Tensor和tensor的區(qū)別

本文列舉的框架源碼基于PyTorch1.0,交互語句在0.4.1上測試通過

import torch

在PyTorch中,Tensor和tensor都能用于生成新的張量:

>>> a=torch.Tensor([1,2])
>>> a
tensor([1., 2.])
>>> a=torch.tensor([1,2])
>>> a
tensor([1, 2])

但是這二者的用法有什么區(qū)別呢?我沒有找到合適的中文資料,英文的資料如 https://discuss.pytorch.org/t/what-is-the-difference-between-tensor-and-tensor-is-tensor-going-to-be-deprecated-in-the-future/17134/8 也已經(jīng)過時了,那就自己動手豐衣足食吧。

首先,我們需要明確一下,torch.Tensor()是python類,更明確地說,是默認(rèn)張量類型torch.FloatTensor()的別名,torch.Tensor([1,2])會調(diào)用Tensor類的構(gòu)造函數(shù)__init__,生成單精度浮點(diǎn)類型的張量。

>>> a=torch.Tensor([1,2])
>>> a.type()
'torch.FloatTensor'

而torch.tensor()僅僅是python函數(shù):https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.tensor ,函數(shù)原型是:

torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)

其中data可以是:list, tuple, NumPy ndarray, scalar和其他類型。

torch.tensor會從data中的數(shù)據(jù)部分做拷貝(而不是直接引用),根據(jù)原始數(shù)據(jù)類型生成相應(yīng)的torch.LongTensor、torch.FloatTensor和torch.DoubleTensor。

>>> a=torch.tensor([1,2])
>>> a.type()
'torch.LongTensor'
>>> a=torch.tensor([1.,2.])
>>> a.type()
'torch.FloatTensor'
>>> a=np.zeros(2,dtype=np.float64)
>>> a=torch.tensor(a)
>>> a.type()
'torch.DoubleTensor'

這里再說一下torch.empty(),根據(jù) https://pytorch.org/docs/stable/torch.html?highlight=empty#torch.empty ,我們可以生成指定類型、指定設(shè)備以及其他參數(shù)的張量,由于torch.Tensor()只能指定數(shù)據(jù)類型為torch.float,所以torch.Tensor()可以看做torch.empty()的一個特殊情況。

最后放一個小彩蛋

>>> a=torch.tensor(1)
>>> a
tensor(1)
>>> a.type()
'torch.LongTensor'
>>> a=torch.Tensor(1)
>>> a
tensor([0.])
>>> a.type()
'torch.FloatTensor'

pytorch Tensor變形函數(shù)

view(), resize(), reshape() 在不改變原tensor數(shù)據(jù)的情況下修改tensor的形狀,前后要求元素總數(shù)一致,且前后tensor共享內(nèi)存

如果想要直接改變Tensor的尺寸,可以使用resize_()的原地操作函數(shù)。

在resize_()函數(shù)中,如果超過了原Tensor的大小則重新分配內(nèi)存,多出部分置0,如果小于原Tensor大小則剩余的部分仍然會隱藏保留。

transpose()函數(shù)可以將指定的兩個維度的元素進(jìn)行轉(zhuǎn)置,而permute()函數(shù)則可以按照給定的維度進(jìn)行維度變換。

在實(shí)際的應(yīng)用中,經(jīng)常需要增加或減少Tensor的維度,尤其是維度為1的情況,這時候可以使用squeeze()與unsqueeze()函數(shù),前者用于去除size為1的維度,而后者則是將指定的維度的size變?yōu)?。

有時需要采用復(fù)制元素的形式來擴(kuò)展Tensor的維度,這時expand就派上用場了。

expand()函數(shù)將size為1的維度復(fù)制擴(kuò)展為指定大小,也可以使用expand_as()函數(shù)指定為示例Tensor的維度。

注意:在進(jìn)行Tensor操作時,有些操作如transpose()、permute()等可能會把Tensor在內(nèi)存中變得不連續(xù),而有些操作如view()等是需要Tensor內(nèi)存連續(xù)的,這種情況下需要使用contiguous()操作先將內(nèi)存變?yōu)檫B續(xù)的。在PyTorch v0.4版本中增加了reshape()操作,可以看做是Tensor.contiguous().view()

Tensor的排序與取極值

排序函數(shù)sort(),選擇沿著指定維度進(jìn)行排序,返回排序后的Tensor及對應(yīng)的索引位置。max()與min()函數(shù)則是沿著指定維度選擇最大與最小元素,返回該元素及對應(yīng)的索引位置。

Tensor與NumPy轉(zhuǎn)換

Tensor與NumPy可以高效地進(jìn)行轉(zhuǎn)換,并且轉(zhuǎn)換前后的變量共享內(nèi)存。在進(jìn)行PyTorch不支持的操作時,甚至可以曲線救國,將Tensor轉(zhuǎn)換為NumPy類型,操作后再轉(zhuǎn)為Tensor。

以上為個人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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