PyTorch是什么?

2020-04-20 118点热度 1人点赞

PyTorch是什么?

基于Python的科学计算包,服务于以下两种场景:

  • 作为NumPy的替代品,可以使用GPU的强大计算能力
  • 提供最大的灵活性和高速的深度学习研究平台

开始

Tensors(张量)

Tensors与Numpy中的 ndarrays类似,但是在PyTorch中 Tensors 可以使用GPU进行计算.

创建一个 5x3 矩阵, 但是未初始化:

import torch

x = torch.empty(5, 3)
print(x)

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创建一个随机初始化的矩阵:

import torch

x = torch.empty(5, 3)
print(x)


x = torch.rand(5, 3)
print(x)

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创建一个0填充的矩阵,数据类型为long:

import torch

x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)

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创建tensor并使用现有数据初始化:

import torch

x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)

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根据现有的张量创建张量。 这些方法将重用输入张量的属性,例如, dtype,除非设置新的值进行覆盖

import torch

x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)
x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)      # new_* 方法来创建对象
print(x)

x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)    # 覆盖 dtype!
print(x)                                      #  对象的size 是相同的,只是值和类型发生了变化

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获取 size

print(x.size())
输出:torch.Size([5, 3])

注:使用size方法与Numpy的shape属性返回的相同,张量也支持shape属性,后面会详细介绍

Note

``torch.Size`` 返回值是 tuple类型, 所以它支持tuple类型的所有操作.

操作

操作有多种语法。

我们将看一下加法运算。

加法1

y = torch.rand(5, 3)
print(x + y)

加法2

print(torch.add(x, y))

提供输出tensor作为参数

result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)

替换

# adds x to y
y.add_(x)
print(y)

Note

任何 以``_`` 结尾的操作都会用结果替换原变量. 例如: ``x.copy_(y)``, ``x.t_()``, 都会改变 ``x``.

你可以使用与NumPy索引方式相同的操作来进行对张量的操作

print(x[:, 1])
tensor([-2.0126,  0.4692, -0.5764,  0.6688, -1.1600])

torch.view: 可以改变张量的维度和大小

注:torch.view 与Numpy的reshape类似


x = torch.randn(4, 4)
y = x.view(16)
z = x.view(-1, 8)  #  size -1 从其他维度推断
print(x.size(), y.size(), z.size())

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如果你有只有一个元素的张量,使用.item()来得到Python数据类型的数值

x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())

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Read later:

100+ Tensor operations, including transposing, indexing, slicing, mathematical operations, linear algebra, random numbers, etc., are described here _.

NumPy 转换

将一个Torch Tensor转换为NumPy数组是一件轻松的事,反之亦然。

Torch Tensor与NumPy数组共享底层内存地址,修改一个会导致另一个的变化。

将一个Torch Tensor转换为NumPy数组

import torch

a = torch.ones(5)
print(a)


b = a.numpy()
print(b)

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观察numpy数组的值是如何改变的。

import torch

a = torch.ones(5)
print(a)


b = a.numpy()
print(b)

a.add_(1)
print(a)
print(b)

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NumPy Array 转化成 Torch Tensor

使用from_numpy自动转化

import torch
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)

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所有的 Tensor 类型默认都是基于CPU, CharTensor 类型不支持到 NumPy 的转换.

CUDA 张量

使用.to 方法 可以将Tensor移动到任何设备中

# is_available 函数判断是否有cuda可以使用
# ``torch.device``将张量移动到指定的设备中
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # a CUDA 设备对象
    y = torch.ones_like(x, device=device)  # 直接从GPU创建张量
    x = x.to(device)                       # 或者直接使用``.to("cuda")``将张量移动到cuda中
    z = x + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double))       # ``.to`` 也会对变量的类型做更改

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