深度学习基础之三分钟轻松搞明白tensor到底是个啥

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香菜聊游戏 发表于 2021/09/12 20:59:18 2021/09/12
【摘要】 深度学习基础之三分钟轻松搞明白tensor到底是个啥

pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了,tensorflow 这个框架的名字中很直白,就是tensor的流动,所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西了,今天就来学习下,OK,起飞

1.tensor到底是啥

tensor 即“张量”(翻译的真难理解,破概念)。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的,可以运行在GPU上来加快计算效率,不要被吓到。

在PyTorch中,张量Tensor是最基础的运算单位,与NumPy中的NDArray类似,张量表示的是一个多维矩阵。不同的是,PyTorch中的Tensor可以运行在GPU上,而NumPy的NDArray只能运行在CPU上。由于Tensor能在GPU上运行,因此大大加快了运算速度。

一句话总结:一个可以运行在gpu上的多维数据而已

x = torch.zeros(5)

调试看下这个东西到底在内存中是什么,都有哪些属性,别说话,看图。

11.png

2.tensor的创建

tensor 概念再怎么高级也只是一个数据结构而已,一个类,怎么创建这个对象呐,有下面几种方式。

  • 直接创建

pytorch 提供的创建tensor的方式

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

data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型

dtype - 可以返回想要的tensor类型

device - 可以指定返回的设备

requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作,默认为False

快捷方式创建

t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]])
  • 从numpy中获得数据

numpy是开发中常用的库,所以怎么将numpy中的数据给到tensor中,这个pytorch也提供了接口,很方便

torch.from_numpy(ndarry)


注:生成返回的tensor会和ndarry共享数据,任何对tensor的操作都会影响到ndarry,反之亦然

内置的tensor创建方式

  • torch.empty(size)返回形状为size的空tensor

  • torch.zeros(size)全部是0的tensor

  • torch.zeros_like(input)返回跟input的tensor一个size的全零tensor

  • torch.ones(size)全部是1的tensor

  • torch.ones_like(input)返回跟input的tensor一个size的全一tensor

  • torch.arange(start=0, end, step=1)返回一个从start到end的序列,可以只输入一个end参数,就跟python的range()一样了。实际上PyTorch也有range(),但是这个要被废掉了,替换成arange了

  • torch.full(size, fill_value)这个有时候比较方便,把fill_value这个数字变成size形状的张量

  • torch.randn(5) 随机一个生成一个tensor

3、tensor转换

tensor数据的转换在开发中也是常用的,看下常用的两种转换方式

tensor 转为numpy

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

tensor 转为list

data = torch.zeros(3, 3)
data = data.tolist()
print(data)

4、张量的运算

维度提升

    tensor的broadcasting是不同维度之间进行运算的一种手段,和不同的数据类型进行运算时的原则差不多,比如整型和float 进行运算的时候,将数据往精度更高的数据类型进行提升,tensor的维度扩张也是类似。

方法:

遍历所有的维度,从尾部维度开始,每个对应的维度大小要么相同,要么其中一个是 1,要么其中一个不存在。不存在则扩展当前数据,可以看到下图红框部分,就数据进行了扩展

12.png

a = torch.zeros(2, 3)
b = torch.ones(3)
print(a)
print(b)
print(a + b)

验证下结果,可以看到最后的结果都是1:

13.png


总结:和不同数据类型相加时精度提升一个道理,这里是维度的提升


加法


14.jpg


y = t.rand(2, 3)        # 使用[0,1]均匀分布构建矩阵
z = t.ones(2, 3)        # 2x3 的全 1 矩阵

# 3 中加法操作等价
print(y + z)            ### 加法1
t.add(y, z)             ### 加法2

减法

a = t.randn(2, 1)
b = t.randn(2, 1)
print(a)
### 等价操作
print(a - b)
print(t.sub(a, b))
print(a)        ### sub 后 a 没有变化

乘法

矩阵的乘法大学的时候都学过,我们简单复习下,交叉相乘,理解原理就行,因为多维度的矩阵乘法更复杂,还是pytorch提供了支持

15.png图片

t.mul(input, other, out=None):矩阵乘以一个数

t.matmul(mat, mat, out=None):矩阵相乘

t.mm(mat, mat, out=None):基本上等同于 matmul

a=torch.randn(2,3)
b=torch.randn(3,2)
### 等价操作
print(torch.mm(a,b))        # mat x mat
print(torch.matmul(a,b))    # mat x mat
### 等价操作
print(torch.mul(a,3))       # mat 乘以 一个数
print(a * 3)

其他的一些运算

pytorch还支持更多的运算,这些运算就不一一介绍了,在使用的时候测试一下就知道结果了

t.div(input, other, out=None):除法

t.pow(input, other, out=None):指数

t.sqrt(input, out=None):开方

t.round(input, out=None):四舍五入到整数

t.abs(input, out=None):绝对值

t.ceil(input, out=None):向上取整

t.clamp(input, min, max, out=None):把 input 规范在 min 到 max 之间,超出用 min 和 max 代替,可理解为削尖函数

t.argmax(input, dim=None, keepdim=False):返回指定维度最大值的索引

总结

tensor是深度学习的基础,也是入门的,可以简单的理解为一个多维的数据结构,并且内置了一些特殊运算,你品,你细品,这似乎没什么复杂的,常规操作而已,稳住,不慌,我们能赢,看透了本质就没什么难的了。

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