《动手学深度学习》(Pytorch版)——预备知识学习_唐书森动手学深度学习

接下来一段时间要好好学习深度学习 和 Pytorch的基础知识。

《动手学深度学习》(Pytorch版)

今天刚刚了解到这份在线教程，迫不及待的赶紧食用了。

地址：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/

环境配置什么的就不说了，对于Anaconda，Pycharm，Pytorch的安装，以前都学习过也写过相关的博客：
这里贴上链接：
Windows10下Anaconda环境的安装与配置

Windows10系统下Anaconda的虚拟环境的创建与pytorch环境的安装

好了，进入今天的学习内容。

今天学习tensor的数据操作。

如何创建tensor？

创建tensor的方法有很多，Pytorch官方文档里面有详细描述过。

如 torch.ones() 创建一个元素都为1的tensor；

torch.empty() 创建一个未初始化的tensor；

torch.zeros() 创建一个元素值都为0的tensor；

torch.rand()创建一个元素值随机的tensor；

最简单的是通过torch.Tensor()来创建一个tensor；

比如torch.Tensor(3,256,256)就创建了一个3 * 256 * 256 的一个tensor

如何改变tensor的形状？

首先得知道如何获取tensor的形状，也就是size

import torch

x = torch.Tensor(3,256,256)
print(x.size())
print(x.shape)
"""
torch.Size([3, 256, 256])
torch.Size([3, 256, 256])
"""
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注意：返回的torch.Size其实就是一个tuple, 支持所有tuple的操作。

知道如何获取tensor的size了，那么如何改变tensor的size呢？

view()和reshape()函数，不过官方不推荐使用reshape函数

import torch
x = torch.Tensor(5, 3)
y = x.view(15)
z = x.view(-1, 5)  # -1所指的维度可以根据其他维度的值推出来
print(x.size(), y.size(), z.size())
# torch.Size([5, 3]) torch.Size([15]) torch.Size([3, 5])
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注意view()返回的新Tensor与源Tensor虽然可能有不同的size，但是是共享data的，也即更改其中的一个，另外一个也会跟着改变。(顾名思义，view仅仅是改变了对这个张量的观察角度，内部数据并未改变)

如何对tensor进行运算？

两个torch 加减法；

import torch

x = torch.ones(3,2)
y = torch.zeros(3,2)

print(x + y)
"""
tensor([[1., 1.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]])
"""


z = torch.empty(3,2)
torch.add(x,y,out = z)
print(z)
"""
tensor([[1., 1.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]])
"""
x += y
print(x)
"""
tensor([[1., 1.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]])
"""
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索引

还可以使用类似NumPy的索引操作来访问Tensor的一部分。

其实在Pytorch代码中，最头疼的就是各种tensor的通过切片索引维度变来变去，每个tensor表达的数据意义得明白。

需要注意的是：索引出来的结果与原数据共享内存，也即修改一个，另一个会跟着修改。

乘法 和除法以后遇到了以后再来补充

pytorch有个重要的广播机制。

如何在Tensor与numpy之间互相转换？

很容易用numpy()和from_numpy()将Tensor和NumPy中的数组相互转换。

但是需要注意的一点是： 这两个函数所产生的的Tensor和NumPy中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），改变其中一个时另一个也会改变！！！

import torch

a = torch.ones(5)
b = a.numpy()  # 将a 转换成一个对应的numpy数组，b与a共享内存
print(a, b)

a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)
"""
tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) [1. 1. 1. 1. 1.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([3., 3., 3., 3., 3.]) [3. 3. 3. 3. 3.]
"""
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import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a) # 将一个numpy数组a 转换成对应的tensor，两者共享内存
print(a, b)

a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)
"""
[1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
[2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
[3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)
"""
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还有一个常用的将NumPy中的array转换成Tensor的方法就是torch.tensor(), 需要注意的是，此方法总是会进行数据拷贝（就会消耗更多的时间和空间），所以返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。

即

import torch
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.Tensor(a)
print(a,b)
# [1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
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如何在CPU和GPU之间互相转换tensor？

跑深度学习代码中，tensor必须全部加载到GPU中，但是有时候，有些运算又不得不在CPU中运行。

所以tensor在两者中如何转换必须学会。

最简单的操作就是x.to(“cuda”)

x.to(“cpu”)

用方法to()可以将Tensor在CPU和GPU（需要硬件支持）之间相互移动。

# 以下代码只有在PyTorch GPU版本上才会执行
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # GPU
    y = torch.ones_like(x, device=device)  # 直接创建一个在GPU上的Tensor
    x = x.to(device)                       # 等价于 .to("cuda")
    z = x + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double))       # to()还可以同时更改数据类型
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自动求梯度

Tensor是Pytorch的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。此Tensor的梯度将累积到.grad属性中。

链接：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter02_prerequisite/2.3_autograd

PyTorch官网关于tensor的博客讲解，很值得学习

https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/tensor_tutorial.html