一篇超详细的pytorch基础语法讲解及理论推导（一）_pytorch是实现哪种机器学习算法

张量 - 线性回归 - 自动求导 - 逻辑回归 

来源：投稿 来源：阿克西

编辑：学姐

1 pytorch简介

PyTorch是2017年1月FAIR（Facebook AI Research）发布的一款深度学习框架。从名称可以看出，PyTorch是由Py和Torch构成的。其中，Torch是纽约大学在2012年发布的一款机器学习框架，采用Lua语言为接口，但因Lua语言较为小众，导致Torch知名度不高。PyTorch是在Torch基础上用 python语言进行封装和重构打造而成的。

1.1 pytorch优点及适合人群

pytorch优点：

● 上手快：掌握Numpy和基本深度学习概念即可上手

● 代码简洁灵活：用nn.module封装使网络搭建更方便；基于动态图机制，更灵活

● Debug方便：调试pytorch就像调试python代码一样简单

● 文档规范：https://pytorch.org/docs/可查各版本文档

● 资源多：arXiv中的新算法大多有PyTorch实现

● 开发者多：GitHub上贡献者（Contributors）已超过1350+

● 背靠大树：FaceBook维护开发

● 。。。

pytorch适合人群：

● 深度学习初学者：模型算法实现容易，加深深度学习概念认识

● 机器学习爱好者：数十行代码便可实现人脸识别，目标检测，图像生成等有趣实验

● 算法研究员：最新arXiⅳv论文算法快速复现

1.2 pytorch发展

PyTorch发展：

● 2017年1月正式发布PyTorch

● 2018年4月更新0.4.0版，支持Windows系统，caffe2正式并入PyTorch

● 2018年11月更新1.0稳定版，已GitHub 增长第二快的开源项目

● 2019年5月更新1.1.0版，支持TensorBoard，增强可视化功能

● 2019年8月更新1.2.0版，更新torchvision，torchaudio 和torchtext，增加更多功能

arXiv是学术界风向标，Github是工业界风向标，可观察GitHub上的Start， Forks，Watchers和Contributors数量。

1.3 pytorch模型训练步骤

pytorch定位：

深度学习框架，实现深度学习模型算法。

● 人工智能：多领域交叉科学技术

● 机器学习：计算机智能决策算法

● 深度学习：高效的机器学习算法

pytorch模型训练步骤：

1.4 pytorch学习路径

学pytorch的困境：

● 学哪些？网上资料一箩筐哪些适合你？

● 代码难理解：代码复杂，难取精华；函数复杂，无人解答；百度搜索，效率低下

● 难形成系统：自学的知识点散乱，无系统性，学了就忘

● 难以坚持，效率低：世上无难事，只要肯放弃

2 张量(Tensor)的概念

张量：即Tensor，是PyTorch的基本数据结构。张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。类似于NumPy的ndarray，但还可以在GPU上使用来加速计算。

Tensor与Variable：torch.autograd.Variable，Variable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导。PyTorch0.4.0版开始，Variable并入Tensor。

torch.Tensor中的属性：

与数据有关：

● data：被包装的Tensor

● dtype：张量的数据类型，如torch.FloatTensor，torch.cuda.FloatTensor

● shape：张量的形状，如(64, 3, 224, 224)

● device：张量所在设备，GPU/CPU，只有在GPU上才可以使用GPU进行加速运算

与求导有关：

● grad：data的梯度

● grad_fn：创建Tensor的Function，是自动求导的关键

● requires_grad：指示是否需要梯度

● is_leaf：指示是否是叶子结点（张量）

说明：

● GPU tensor表示数据放在GPU上。

● torch.float32用得最多，卷积层的权值，以及图像预处理之后，都默认为float32。torch.Tensor 默认类型torch.FloatTensor的别名。

● 其次是torch.long，图像类别标签通常就是用64位长整型表示。

3 张量的创建

3.1 直接创建

torch.tensor()

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

功能：从data创建tensor。

● data：数据，可以是list，numpy

● dtype：数据类型，默认与data的一致

● device：所在设备，cuda/cpu

● requires_grad：是否需要计算梯度，False可节省内存

● pin_memory：是否存于锁页内存，与转换效率有关，通常为False

import torch
import numpy as np
 
arr = np.ones((3, 3))
print("ndarray的数据类型： ", arr.dtype)
 
t1 = torch.tensor(arr)
print(t1)
 
t2 = torch.tensor(arr, device='cuda')
print(t2)
print(t2.dtype)
 
t3 = torch.Tensor(arr) # 为32位浮点型
print(t3.dtype)

ndarray的数据类型：  float64
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
torch.float64
torch.float32

torch.from_numpy()

torch.from_numpy(ndarray)

功能：从numpy创建tensor。

注意事项：从torch.from_numpy创建的tensor与原ndarray共享内存，当修改其中一个的数据，另外一个也将会被改动。

import torch
import numpy as np
 
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("原始的arr：\n", arr)
 
t1 = torch.from_numpy(arr)
print("转变为tensor的t1：\n", t1)
print("t1的类型： ", t1.dtype)
 
arr[0][2] = 0
print("修改后的arr：\n", arr)
print("修改后的t1：\n", t1)
print(id(arr), id(t1))

注意地址是不同的，是tensor.data与ndarray共享内存，不是tensor。

原始的arr：
 [[1 2 3]
 [4 5 6]]
 
转变为tensor的t1：
 tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
 
t1的类型：  torch.int64
 
修改后的arr：
 [[1 2 0]
 [4 5 6]]
 
修改后的t1：
 tensor([[1, 2, 0],
        [4, 5, 6]])
140426912546288 140423314894352

3.2 依据数值创建

torch.zeros()与torch.ones()

torch.zeros(size, 
            out=None, 
            dtype=None, 
            layout=torch.strided, 
            device=None, 
            requires_grad=False)

功能：依size创建全0张量。

● size：张量的形状，如(3, 3)、(3, 224,224)

● out：输出的张量，将创建的tensor赋值给out，共享内存

● dtype：数据类型

● layout：内存中布局形式，有 strided（默认），sparse_coo（稀疏张量使用）等

● device：所在设备，cuda/cpu

● requires_grad：是否需要计算梯度

示例：

import torch
import numpy as np
 
out_t = torch.tensor([1])
print(out_t)
t = torch.zeros((3, 3), out = out_t)
 
print(t, '\n', out_t)
print(id(t), id(out_t), id(t)==id(out_t))

tensor([1])
tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]) 
tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]])
139873122569584 139873122569584 True

torch.zeros_like()与torch.ones_like()

torch.zeros_like(input, 
                 dtype=None, 
                 layout=None, 
                 device=None, 
                 requires_grad=False)

功能：依input形状创建全0张量。

● intput：创建与input同形状的全0张量

示例：

t1 = torch.tensor([1, 1, 1])
t2 = torch.zeros_like(t1)
print(t1)
print(t2)

tensor([1, 1, 1])
tensor([0, 0, 0])

torch.ones_like()与torch.ones()功能：创建全1张量，用法与zero相同。

torch.full() 和 torch.full_like()

torch.full(size, 
           fill_value, 
           out=None, 
           dtype=None, 
           layout=torch.strided, 
           device=None, 
           requires_grad=False)
           
torch.full_like(input, 
                fill_value, 
                dtype=None, 
                layout=None, 
                device=None, 
                requires_grad=False)

功能：创建自定义数值的张量，用法与zero相同。

● size：张量的形状，如(3, 3)

● input：依input形状创建指定数据的张量

● fill_value：填充张量的值

示例：

t1 = torch.full((3, 3), 9)
print(t1)
 
t2 = torch.full_like(t1, 8)
print(t2)

tensor([[9., 9., 9.],
        [9., 9., 9.],
        [9., 9., 9.]])
tensor([[8., 8., 8.],
        [8., 8., 8.],
        [8., 8., 8.]])

torch.arange()

torch.arange(start=0, 
             end, 
             step=1, 
             out=None, 
             dtype=None, 
             layout=torch.strided, 
             device=None, 
             requires_grad=False)

功能：创建等差的1维张量。

注意事项：数值区间为[start, end) ，end取不到。

● start：数列起始值

● end：数列结束值

● step：数列公差，默认为1

示例：

t = torch.arange(2, 10, 2)
print(t)

tensor([2, 4, 6, 8])

torch.linspace()

torch.linspace(start, 
               end, 
               steps=100, 
               out=None, 
               dtype=None, 
               layout=torch.strided, 
               device=None, 
               requires_grad=False)

功能：创建均分的1维张量。

注意事项：数值区间为[start, end]，包含end。

● start：数列起始值

● end：数列结束值

● steps：数列长度

示例：

t1 = torch.linspace(2, 10, 5)
t2 = torch.linspace(2, 10, 6)
print(t1)
print(t2)
# 步长计算
print((10-2)/(6-1))

tensor([ 2.,  4.,  6.,  8., 10.])
tensor([ 2.0000,  3.6000,  5.2000,  6.8000,  8.4000, 10.0000])
1.6

torch.logspace()

torch.logspace(start, 
               end, 
               steps=100, 
               base=10.0, 
               out=None, 
               dtype=None, 
               layout=torch.strided, 
               device=None, 
               requires_grad=False)

功能：创建对数均分的1维张量，从到 的等比1维张量。

注意事项：长度为steps，底为base。

● start：数列起始值

● end：数列结束值

● steps：数列长度

● base：对数函数的底，默认为10

示例：

t = torch.logspace(0, 3, 4, 10)
print(t)

tensor([   1.,   10.,  100., 1000.])

torch.eye()

torch.eye(n, 
          m=None, 
          out=None, 
          dtype=None, 
          layout=torch.strided, 
          device=None, 
          requires_grad=False)

功能：创建单位对角矩阵（2维张量）。

注意事项：默认为方阵。

● n：矩阵行数

● m：矩阵列数

t1 = torch.eye(3)
t2 = torch.eye(3, 5)
print(t1)
print(t2)

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

3.3 依据概率创建

torch.normal()

torch.normal(mean, 
             std, 
             out=None)
             
torch.normal(mean, 
             std, 
             size, 
             out=None)
 

功能：生成正态分布（高斯分布），从给定参数（均值和标准差）的正态分布（高斯分布）中抽取随机数创建张量。

● mean：均值

● std：标准差

● size：仅在mean和std均为标量时使用，表示创建张量的形状

四种模式：

● mean为标量，std为标量

● mean为标量，std为张量

● mean为张量，std为标量

● mean为张量，std为张量

示例1：mean为标量，std为标量

# 均值为0，标准差为1的一维数组
t1 = torch.normal(0, 1, size=(4,))
print(t1, "\n")

tensor([ 0.0404, -2.2129, -0.5106,  1.3788])

示例2：mean为张量，std为张量

mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
std = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
print("mean: ", mean)
print("std: ", std)
 
t = torch.normal(mean, std)
print("生成的高斯分布：", t)

1.7841是通过均值为1，标准差为1生成；-0.9183通过均值为2，标准差为2生成....，即对应取mean和std中的值作为均值和标准差构成正态分布，从每个正太分布中随机抽取一个数字。

mean:  tensor([1., 2., 3., 4.])
std:  tensor([1., 2., 3., 4.])
生成的高斯分布： tensor([ 1.7841, -0.9183,  2.5703,  6.8318])

示例3：mean为张量，std为标量

mean = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float)
print("mean: ", mean)
std = 1
print("std: ", std)
 
t_normal = torch.normal(mean, std)
print("生成的高斯分布：", t_normal)

2.3503是通过均值为1，标准差为1生成；2.1444通过均值为2，标准差为1生成....，即对应取mean中的值作为均值，所有标准差均为1构成正态分布，从每个正太分布中随机抽取一个数字。

mean:  tensor([1., 2., 3., 4.])
std:  1
生成的高斯分布： tensor([2.3503, 2.1444, 1.1052, 6.2726])

torch.randn() 和 torch.randn_like()

torch.randn(size, 
            out=None, 
            dtype=None, 
            layout=torch.strided, 
            device=None, 
            requires_grad=False)
 
torch.randn_like(input, 
                 dtype=None, 
                 layout=None, 
                 device=None, 
                 requires_grad=False)

功能：生成标准正态分布，从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中抽取随机数创建张量。

● size：张量的形状

● input：依input形状创建指定数据的张量

torch.rand() 和 torch.rand_like()

torch.rand(size, 
            out=None, 
            dtype=None, 
            layout=torch.strided, 
            device=None, 
            requires_grad=False) 
 
torch.rand_like(input,
       dtype=None, 
                layout=torch.strided, 
             device=None, 
             requires_grad=False)

功能：从[0, 1)上的均匀分布中抽取随机数创建张量。

示例：

t = torch.rand((4, ))
print(t)

tensor([0.0038, 0.2467, 0.4185, 0.0038])

torch.randint() 和 torch.randint_like()

torch.randint(low=0, 
              high, 
              size, 
              out=None, 
              dtype=None, 
              layout=torch.strided, 
              device=None, 
              requires_grad=False)
 
torch.randint_like(input,
       dtype=None, 
                  layout=torch.strided, 
                   device=None, 
                   requires_grad=False)

功能：区间[low, high)生成整数均匀分布。

示例：

t = torch.randint(2, 8, size=(4, ))
print(t)

tensor([6, 2, 4, 5])

torch.randperm()

 torch.randperm(n, 
                out=None, 
                dtype=torch.int64, 
                layout=torch.strided, 
                device=None, 
                requires_grad=False)

功能：生成生成从0到n-1的随机排列，可以用来生成乱序的索引。

● n：张量的长度

torch.bernoulli()

torch.bernoulli(input, 
    *,
                generator=None, 
                out=None)

功能：从伯努利分布中抽取二元随机数(0或者1），输入中所有值必须在[0, 1]区间，输出张量的第 个元素值，将依输入张量的第 个概率值等于1。

● input：概率值

示例：

t1 = torch.rand((4,))
t = torch.bernoulli(t1)
print(t1)
print(t)

tensor([0.5793, 0.7866, 0.6888, 0.2221])
tensor([0., 1., 0., 0.])

3.4 创建未初始化的张量

torch.empty()

torch.empty(size, 
            out=None, 
            dtype=None, 
            layout=torch.strided, 
            device=None, 
            requires_grad=False)

功能：创建一个未被初始化数值的tensor，tensor的大小由size确定。

示例：

t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
print(t1)
t2 = torch.empty(size=[2, 3], out=t1)
print(t2)

tensor([1, 2, 3])
tensor([[                1,                 2,                 3],
        [30962681235898419, 31525592536121462, 32088624093986937]])

说明：t2与t1共享内存地址，由于t2未初始化，所以显示的前3个元素是t1的值，后面的元素是乱码；如果t2初始化了，那么打印t1和t2将显示t2的值。

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