[人工智能]01.数据操作

import torch

x=torch.arange(12)
x

tensor([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

基本知识

张量形状和元素的总个数

x.shape

torch.Size([12])

x.numel()

12

改变一个张量的形状

X=x.reshape(3,4)
X

tensor([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])

使用全0、全1、其他常量或者从特定分布中随机采样的数字

torch.zeros((2,3,4))

tensor([[[0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0.]],

        [[0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0.]]])

torch.ones((2,3,4))

tensor([[[1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1.]],

        [[1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1.]]])

标准正态分布

torch.randn(3,4)

tensor([[ 0.4448,  1.0253, -0.6683, -0.4458],
        [-0.0730, -1.0600, -0.4672, -0.5751],
        [-1.6677, -0.8458,  0.3508, -0.1613]])

通过提供包含数值的 Python 列表（或嵌套列表）来为所需张量中的每个元素赋予确定值

torch.tensor([2,1,4,5])

tensor([2, 1, 4, 5])

运算

x=torch.tensor([1.0,2,3,4])
y=torch.tensor([2,2,2,2])
x+y,x-y,x*y,x/y,x**y,torch.exp(x)# 指数运算

(tensor([3., 4., 5., 6.]),
 tensor([-1.,  0.,  1.,  2.]),
 tensor([2., 4., 6., 8.]),
 tensor([0.5000, 1.0000, 1.5000, 2.0000]),
 tensor([ 1.,  4.,  9., 16.]),
 tensor([ 2.7183,  7.3891, 20.0855, 54.5981]))

把多个张量连结（concatenate）在一起

X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))
Y = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
torch.cat((X, Y), dim=0), torch.cat((X, Y), dim=1)
# dim=0 增加记录，dim=1 增加特征

(tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
         [ 4.,  5.,  6.,  7.],
         [ 8.,  9., 10., 11.],
         [ 2.,  1.,  4.,  3.],
         [ 1.,  2.,  3.,  4.],
         [ 4.,  3.,  2.,  1.]]),
 tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  2.,  1.,  4.,  3.],
         [ 4.,  5.,  6.,  7.,  1.,  2.,  3.,  4.],
         [ 8.,  9., 10., 11.,  4.,  3.,  2.,  1.]]))

通过逻辑运算符构建二元张量

X==Y,X>Y

(tensor([[False,  True, False,  True],
         [False, False, False, False],
         [False, False, False, False]]),
 tensor([[False, False, False, False],
         [ True,  True,  True,  True],
         [ True,  True,  True,  True]]))

对张量中的所有元素进行求和会产生一个只有一个元素的张量

X.sum()

tensor(66.)

广播机制

规则 1：如果两个数组的维度数不相同，那么小维度数组的形状将会在最左边补 1。规则 2：如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度 为 1 的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。规则 3：如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于 1， 那么会引发异常

a = torch.arange(3).reshape((3, 1))
b = torch.arange(2).reshape((2))
a, b

(tensor([[0],
         [1],
         [2]]),
 tensor([0, 1]))

a + b

tensor([[0, 1],
        [1, 2],
        [2, 3]])

索引和切片

X

tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
        [ 4.,  5.,  6.,  7.],
        [ 8.,  9., 10., 11.]])

X[-1],X[1:3]

(tensor([ 8.,  9., 10., 11.]),
 tensor([[ 4.,  5.,  6.,  7.],
         [ 8.,  9., 10., 11.]]))

X[1,2]=9
X

tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
        [ 4.,  5.,  9.,  7.],
        [ 8.,  9., 10., 11.]])

为多个元素赋值相同的值，我们只需要索引所有元素，然后为它们赋值

X[0:3,0:2]=12
X

tensor([[12., 12.,  2.,  3.],
        [12., 12.,  9.,  7.],
        [12., 12., 10., 11.]])

节省存储

before = id(Y)
Y = Y + X
id(Y) == before

False

(执行原地操作)非常简单。我们可以使用切片表示法将操作的结果分配给先前分配的数组，例如Y[:] =

Z = torch.zeros_like(Y)
print('id(Z):', id(Z))
Z[:] = X + Y
print('id(Z):', id(Z))

id(Z): 2579866644544
id(Z): 2579866644544

[如果在后续计算中没有重复使用X，我们也可以使用X[:] = X + Y或X += Y来减少操作的内存开销。]

before = id(X)
X += Y
id(X) == before

True

转换为其他 Python 对象

A = X.numpy()
B = torch.tensor(A)
type(A), type(B)

(numpy.ndarray, torch.Tensor)

# 要(将大小为1的张量转换为Python标量)，我们可以调用item函数或Python的内置函数。
a = torch.tensor([3.5])
a, a.item(), float(a), int(a)

(tensor([3.5000]), 3.5, 3.5, 3)