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三、Tensor概述

PyTorch会将数据封装成张量（Tensor）进行计算，所谓张量就是元素为相同类型的多维矩阵。

张量可以在 GPU 上加速运行。

1. 概念

张量是一个多维数组，通俗来说可以看作是扩展了标量、向量、矩阵的更高维度的数组。张量的维度决定了它的形状（Shape），例如：

• 标量 是 0 维张量，如 a = torch.tensor(5)

• 向量 是 1 维张量，如 b = torch.tensor([1, 2, 3])

• 矩阵 是 2 维张量，如 c = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

• 更高维度的张量，如3维、4维等，通常用于表示图像、视频数据等复杂结构。

2. 特点

• 动态计算图：PyTorch 支持动态计算图，这意味着在每一次前向传播时，计算图是即时创建的。

• GPU 支持：PyTorch 张量可以通过 .to('cuda') 移动到 GPU 上进行加速计算。

• 自动微分：通过 autograd 模块，PyTorch 可以自动计算张量运算的梯度，这对深度学习中的反向传播算法非常重要。

3. 数据类型

PyTorch中有3种数据类型：浮点数、整数、布尔。其中，浮点数和整数又分为8位、16位、32位、64位，加起来共9种。

为什么要分为8位、16位、32位、64位呢？

场景不同，对数据的精度和速度要求不同。通常，移动或嵌入式设备追求速度，对精度要求相对低一些。精度越高，往往效果也越好，自然硬件开销就比较高。

四、Tensor的创建

在Torch中张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中，官方文档：

torch — PyTorch 2.6 documentation

1. 基本创建方式

以下讲的创建tensor的函数中有两个有默认值的参数dtype和device, 分别代表数据类型和计算设备，可以通过属性dtype和device获取。

1.1 torch.tensor

注意这里的tensor是小写，该API是根据指定的数据创建张量。

import torch
import numpy as np
​
​
def test001():# 1. 用标量创建张量tensor = torch.tensor(5)print(tensor.shape)
​# 2. 使用numpy随机一个数组创建张量tensor = torch.tensor(np.random.randn(3, 5))print(tensor)print(tensor.shape)
​# 3. 根据list创建tensortensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(tensor)print(tensor.shape)print(tensor.dtype)
​
​
if __name__ == '__main__':test001()
​

注：如果出现如下错误：

UserWarning: Failed to initialize NumPy: _ARRAY_API not found

一般是因为numpy和pytorch版本不兼容，可以降低numpy版本，步骤如下：

1.anaconda prompt中切换虚拟环境：

conda activate 虚拟环境名称

2.卸载numpy：

pip uninstall numpy

3.安装低版本的numpy：

pip install numpy==1.26.0

1.2 torch.Tensor

注意这里的Tensor是大写，该API根据形状创建张量，其也可用来创建指定数据的张量。

import torch
import numpy as np
​
def test002():# 1. 根据形状创建张量tensor1 = torch.Tensor(2, 3)print(tensor1)# 2. 也可以是具体的值tensor2 = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(tensor2, tensor2.shape, tensor2.dtype)
​tensor3 = torch.Tensor([10])print(tensor3, tensor3.shape, tensor3.dtype)# 指定tensor数据类型tensor1 = torch.Tensor([1,2,3]).short()print(tensor1)tensor1 = torch.Tensor([1,2,3]).int()print(tensor1)tensor1 = torch.Tensor([1,2,3]).float()print(tensor1)tensor1 = torch.Tensor([1,2,3]).double()print(tensor1)
​
​
if __name__ == "__main__":test002()
​

torch.Tensor与torch.tensor区别

特性	torch.Tensor()	torch.tensor()
数据类型推断	强制转为 torch.float32	根据输入数据自动推断（如整数→int64）
显式指定 dtype	不支持	支持（如 dtype=torch.float64）
设备指定	不支持	支持（如 device='cuda'）
输入为张量时的行为	创建新副本（不继承原属性）	默认共享数据（除非 copy=True）
推荐使用场景	需要快速创建浮点张量	需要精确控制数据类型或设备

1.3 torch.IntTensor

用于创建指定类型的张量，还有诸如Torch.FloatTensor、 torch.DoubleTensor、 torch.LongTensor......等。

如果数据类型不匹配，那么在创建的过程中会进行类型转换，要尽可能避免，防止数据丢失。

import torch
​
def test003():# 1. 创建指定形状的张量tt1 = torch.IntTensor(2, 3)print(tt1)
​tt2 = torch.FloatTensor(3, 3)print(tt2, tt2.dtype)tt3 = torch.DoubleTensor(3, 3)print(tt3, tt3.dtype)tt4 = torch.LongTensor(3, 3)print(tt4, tt4.dtype)tt5 = torch.ShortTensor(3, 3)print(tt5, tt5.dtype)
​
​
if __name__ == "__main__":test003()
​

2. 创建线性和随机张量

在 PyTorch 中，可以轻松创建线性张量和随机张量。

2.1 创建线性张量

使用torch.arange 和 torch.linspace 创建线性张量：

import torch
import numpy as np
​
# 不用科学计数法打印
torch.set_printoptions(sci_mode=False)
​
​
def test004():# 1. 创建线性张量r1 = torch.arange(0, 10, 2)print(r1)# 2. 在指定空间按照元素个数生成张量：等差r2 = torch.linspace(3, 10, 10)print(r2)r2 = torch.linspace(3, 10000000, 10)print(r2)​
if __name__ == "__main__":test004()
​

2.2 随机张量

使用torch.randn 创建随机张量。

2.2.1 随机数种子

随机数种子（Random Seed）是一个用于初始化随机数生成器的数值。随机数生成器是一种算法，用于生成一个看似随机的数列，但如果使用相同的种子进行初始化，生成器将产生相同的数列。

随机数种子的设置和获取：

import torch
​
​
def test001():# 设置随机数种子torch.manual_seed(123)
​# 获取随机数种子print(torch.initial_seed())
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

2.2.2 随机张量

在 PyTorch 中，种子影响所有与随机性相关的操作，包括张量的随机初始化、数据的随机打乱、模型的参数初始化等。通过设置随机数种子，可以做到模型训练和实验结果在不同的运行中进行复现。

import torch
​
​
def test001():# 1. 设置随机数种子torch.manual_seed(123)
​# 2. 获取随机数种子，需要查看种子时调用print(torch.initial_seed())
​# 3. 生成随机张量，均匀分布（范围 [0, 1)）# 创建2个样本，每个样本3个特征print(torch.rand(2, 3))
​# 4. 生成随机张量：标准正态分布（均值 0，标准差 1）print(torch.randn(2, 3))
​# 5. 原生服从正态分布：均值为2， 方差为3，形状为1*4的正态分布print(torch.normal(mean=2, std=3, size=(1, 4)))
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

注：不设置随机种子时，每次打印的结果不一样。

3. 创建01张量

在 PyTorch 中，你可以通过几种不同的方法创建一个只包含 0 和 1 的张量。

3.1 创建全0张量

torch.zeros 和 torch.zeros_like 创建全0张量。

import torch
import numpy as np
​
​
def test001():# 创建全0张量data = torch.zeros(2, 3)print(data, data.dtype)
​mask = np.random.randn(3, 4)print(mask)data = torch.zeros_like(torch.tensor(mask))print(data)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

3.2 创建全1张量

torch.ones 和 torch.ones_like 创建全1张量

import torch
import numpy as np
​
​
def test001():# 创建全1张量data = torch.ones(2, 3)print(data, data.dtype)
​mask = np.zeros((3, 4))print(mask)data = torch.ones_like(torch.tensor(mask))print(data)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

4. 创建指定值张量

torch.full 和 torch.full_like 创建全为指定值张量。

import torch
import numpy as np
​
def test001():# 创建指定值的张量data = torch.full((2, 3), 666.0)print(data, data.dtype)
​mask = np.zeros((3, 4))data = torch.full_like(torch.tensor(mask), 999)print(data)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

5. 创建单位矩张量

创建主对角线上为1的单位张量....

import torch
import numpy as np
​
​
def test002():data = torch.eye(4)print(data)
​
​
if __name__ == "__main__":test002()
​

五、Tensor常见属性

张量有device、dtype、shape等常见属性，知道这些属性对我们认识Tensor很有帮助。

1. 获取属性

掌握代码调试就是掌握了一切~

import torch
​
​
def test001():data = torch.tensor([1, 2, 3])print(data.dtype, data.device, data.shape)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()

2. 切换设备

默认在cpu上运行，可以显式的切换到GPU：不同设备上的数据是不能相互运算的。

import torch
​
​
def test001():data = torch.tensor([1, 2, 3])print(data.dtype, data.device, data.shape)
​# 把数据切换到GPU进行运算device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"data = data.to(device)print(data.device)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

或者使用cuda进行切换：

data = data.cuda()

当然也可以直接创建在GPU上：

# 直接在GPU上创建张量
data = torch.tensor([1, 2, 3], device='cuda')
print(data.device)

3. 类型转换

在训练模型或推理时，类型转换也是张量的基本操作，是需要掌握的。

import torch
​
​
def test001():data = torch.tensor([1, 2, 3])print(data.dtype)  # torch.int64
​# 1. 使用type进行类型转换data = data.type(torch.float32)print(data.dtype)  # float32data = data.type(torch.float16)print(data.dtype)  # float16
​# 2. 使用类型方法data = data.float()print(data.dtype)  # float32# 16 位浮点数，torch.float16，即半精度data = data.half()print(data.dtype)  # float16data = data.double()print(data.dtype)  # float64data = data.long()print(data.dtype)  # int64data = data.int()print(data.dtype)  # int32
​#  使用dtype属性data = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.half)print(data.dtype)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

六、Tensor数据转换

1. Tensor与Numpy

Tensor和Numpy都是常见数据格式，惹不起~

1.1 张量转Numpy

此时分内存共享和内存不共享~

1.1.1 浅拷贝

调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。

import torch
​
​
def test003():# 1. 张量转numpydata_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])data_numpy = data_tensor.numpy()print(type(data_tensor), type(data_numpy))# 2. 他们内存是共享的data_numpy[0, 0] = 100print(data_tensor, data_numpy)
​
​
if __name__ == "__main__":test003()
​

1.1.2 深拷贝

使用copy()方法可以避免内存共享：

import torch
​
​
def test003():# 1. 张量转numpydata_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 2. 使用copy()避免内存共享data_numpy = data_tensor.numpy().copy()print(type(data_tensor), type(data_numpy))# 3. 此时他们内存是不共享的data_numpy[0, 0] = 100print(data_tensor, data_numpy)
​
​
if __name__ == "__main__":test003()
​

1.2 Numpy转张量

也可以分为内存共享和不共享~

1.2.1 浅拷贝

from_numpy方法转Tensor默认是内存共享的

import numpy as np
import torch
​
​
def test006():# 1. numpy转张量data_numpy = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])data_tensor = torch.from_numpy(data_numpy)print(type(data_tensor), type(data_numpy))
​# 2. 他们内存是共享的data_tensor[0, 0] = 100print(data_tensor, data_numpy)
​
​
if __name__ == "__main__":test006()
​

1.2.2 深拷贝

使用传统的torch.tensor()则内存是不共享的~

import numpy as np
import torch
​
​
def test006():# 1. numpy转张量data_numpy = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])data_tensor = torch.tensor(data_numpy)print(type(data_tensor), type(data_numpy))
​# 2. 内存是不共享的data_tensor[0, 0] = 100print(data_tensor, data_numpy)
​
​
if __name__ == "__main__":test006()
​

2. Tensor与图像

图像是我们视觉处理中最常见的数据，惹不起......

Pillow 是一个强大的图像处理库，提供了丰富的图像操作功能，例如打开、保存、裁剪、旋转、调整大小等。如果你没有安装 Pillow，可以通过以下命令安装：

pip install pillow

torchvision 是 PyTorch 的一个官方库，专门用于计算机视觉任务。它简化了计算机视觉任务的开发流程，提供了数据集、预处理、模型和工具函数等一站式解决方案。安装命令：

pip install torchvision

2.1 图片转Tensor

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import os
​
​
def test001():dir_path = os.path.dirname(__file__)
​file_path = os.path.join(dir_path,'img', '1.jpg')
​file_path = os.path.relpath(file_path)print(file_path)
​# 1. 读取图片img = Image.open(file_path)
​# transforms.ToTensor()用于将 PIL 图像或 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量，并自动进行数值归一化和维度调整# 将像素值从 [0, 255] 缩放到 [0.0, 1.0]（浮点数）# 自动将图像格式从 (H, W, C)（高度、宽度、通道）转换为 PyTorch 标准的 (C, H, W)transform = transforms.ToTensor()img_tensor = transform(img)print(img_tensor)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

2.2 Tensor转图片

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
​
​
def test002():# 1. 随机一个数据表示图片img_tensor = torch.randn(3, 224, 224)# 2. 创建一个transformstransform = transforms.ToPILImage()# 3. 转换为图片img = transform(img_tensor)img.show()# 4. 保存图片img.save("./test.jpg")
​
​
if __name__ == "__main__":test002()
​

3. PyTorch图像处理

通过一个Demo加深对Torch的API理解和使用

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import os
​
​
def test003():# 获取文件的相对路径dir_path = os.path.dirname(__file__)file_path = os.path.relpath(os.path.join(dir_path, 'dog.jpg'))# 加载图片img = Image.open(file_path)# 转换图片为tensortransform = transforms.ToTensor()t_img = transform(img)
​print(t_img.shape)# 获取GPU资源，将图片处理移交给CUDAdevice = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu't_img = t_img.to(device)t_img += 0.3
​# 将图片移交给CPU进行图片保存处理，一般IO操作是基于CPU的t_img = t_img.cpu()transform = transforms.ToPILImage()img = transform(t_img)
​img.show()
​
​
​
if __name__ == "__main__":test003()
​

效果：

七、Tensor常见操作

在深度学习中，Tensor是一种多维数组，用于存储和操作数据，我们需要掌握张量各种运算。

1. 获取元素值

我们可以把单个元素tensor转换为Python数值，这是非常常用的操作

import torch
​
​
def test002():data = torch.tensor([18])print(data.item())pass
​
​
if __name__ == "__main__":test002()
​

注意：

• 和Tensor的维度没有关系，都可以取出来！

• 如果有多个元素则报错；

• 仅适用于CPU张量，如果张量在GPU上，需先移动到CPU

• gpu_tensor = torch.tensor([1.0], device='cuda')
  value = gpu_tensor.cpu().item()  # 先转CPU再提取

2. 元素值运算

常见的加减乘除次方取反开方等各种操作，带有_的方法则会替换原始值。

import torch
​
​
def test001():# 生成范围 [0, 10) 的 2x3 随机整数张量data = torch.randint(0, 10, (2, 3))print(data)# 元素级别的加减乘除：不修改原始值print(data.add(1))print(data.sub(1))print(data.mul(2))print(data.div(3))print(data.pow(2))
​# 元素级别的加减乘除：修改原始值data = data.float()data.add_(1)data.sub_(1)data.mul_(2)data.div_(3.0)data.pow_(2)print(data)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

3. 阿达玛积

阿达玛积是指两个形状相同的矩阵或张量对应位置的元素相乘。它与矩阵乘法不同，矩阵乘法是线性代数中的标准乘法，而阿达玛积是逐元素操作。假设有两个形状相同的矩阵 A和 B，它们的阿达玛积 C=A∘B定义为：

其中：

• Cij 是结果矩阵 C的第 i行第 j列的元素。

• Aij和 Bij分别是矩阵 A和 B的第 i行第 j 列的元素。

在 PyTorch 中，可以使用mul函数或者*来实现；

import torch
​
​
def test001():data1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])data2 = torch.tensor([[2, 3, 4], [2, 2, 3]])print(data1 * data2)
​
​
def test002():data1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])data2 = torch.tensor([[2, 3, 4], [2, 2, 3]])print(data1.mul(data2))
​
​
if __name__ == "__main__":test001()test002()
​

4. Tensor相乘

矩阵乘法是线性代数中的一种基本运算，用于将两个矩阵相乘，生成一个新的矩阵。

假设有两个矩阵：

• 矩阵 A的形状为 m×n（m行 n列）。

• 矩阵 B的形状为 n×p（n行 p列）。

矩阵 A和 B的乘积 C=A×B是一个形状为 m×p的矩阵，其中 C的每个元素 Cij，计算 A的第 i行与 B的第 j列的点积。计算公式为：

矩阵乘法运算要求如果第一个矩阵的shape是 (N, M)，那么第二个矩阵 shape必须是 (M, P)，最后两个矩阵点积运算的shape为 (N, P)。

在 PyTorch 中，使用@或者matmul完成Tensor的乘法。

import torch
​
​
def test006():data1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])data2 = torch.tensor([[3, 2], [2, 3], [5, 3]])print(data1 @ data2)print(data1.matmul(data2))
​
​
if __name__ == "__main__":test006()
​

5. 索引操作

掌握张量的花式索引在处理复杂数据时非常有用。花式索引可以让你灵活地访问、修改张量中的特定元素或子集，从而简化代码并提高操作效率。

5.1 简单索引

索引，就是根据指定的下标选取数据。

import torch
​
​
def test006():data = torch.randint(0, 10, (3, 4))print(data)# 1. 行索引print("行索引：", data[0])# 2. 列索引print("列索引：", data[:, 0])# 3. 固定位置索引：2种方式都行print("索引：", data[0, 0], data[0][0])​
​
if __name__ == "__main__":test006()
​

5.2 列表索引

使用list批量的制定要索引的元素位置~此时注意list的维度！

import torch
​
​
def test008():data = torch.randint(0, 10, (3, 4))print(data)# 1. 使用列表进行索引：(0, 0), (1, 1), (2, 1)print("列表索引：", data[[0, 1, 2], [0, 1, 1]])
​# 2. 行级别的列表索引print("行级别列表索引：", data[[[2], [1]], [0, 1, 2]])
​
​
if __name__ == "__main__":test008()
​

5.3 布尔索引

根据条件选择张量中的元素。

import torch
​
​
def test009():tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])mask = tensor > 3print(mask)print(tensor[mask])  # 输出: tensor([4, 5])
​
​
if __name__ == "__main__":test009()
​

行级别的条件索引

import torch
​
​
def test100():data = torch.randint(0, 10, (3, 4))print(data)# 1. 索引第3个元素大于3的所有行print(data[data[:, 2] > 3])# 2. 索引第3行 值大于3 的所有的元素 所在的列print(data[:, data[2] > 3])if __name__ == "__main__":test100()
​

5.4 索引赋值

使用花式索引轻松进行批量元素值修改~

import torch
​
​
def test666():data = torch.eye(4)print(data)# 赋值data[:, 1:-1] = 0print(data)
​
​
if __name__ == "__main__":test666()
​

6. 张量拼接

在 PyTorch 中，cat 和 stack 是两个用于拼接张量的常用操作，但它们的使用方式和结果略有不同：

• cat：在现有维度上拼接，不会增加新维度。

• stack：在新维度上堆叠，会增加一个维度。

6.1 torch.cat

元素级别的

torch.cat（concatenate 的缩写）用于沿现有维度拼接张量。换句话说，它在现有的维度上将多个张量连接在一起。这些张量在非拼接维度上的形状必须相同。

import torch
​
​
def test001():tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])# 1. 在指定的维度上进行拼接：0，按垂直方向，张量列数要一致print(torch.cat([tensor1, tensor2], dim=0))# 输出:# tensor([[ 1,  2,  3],#         [ 4,  5,  6],#         [ 7,  8,  9],#         [10, 11, 12]])
​# 2. 在指定的维度上进行拼接：1，按水平方向，张量行数要一致print(torch.cat([tensor1, tensor2], dim=1))# 输出:# tensor([[ 1,  2,  3,  7,  8,  9],#         [ 4,  5,  6, 10, 11, 12]])
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

注意：要拼接的张量在除了指定拼接的维度之外的所有维度上的大小必须相同。

6.2 torch.stack

torch.stack 用于在新维度上拼接张量。换句话说，它会创建一个新的维度，然后沿该维度堆叠张量。

功能：将多个张量沿着新维度堆叠（注意是新建维度，不是拼接）

关键特性：

• 所有输入张量的形状必须完全相同。

• 输出张量的维度比输入张量多一维（新增的维度位置由 dim 指定）。

import torch
​
​
def test002():tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])# 1. 沿新创建的第0维度堆叠，将tensor1和tensor2直接拼到一起，可以理解为按行堆叠print(torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0))# 输出:# [#   [[1, 2, 3], [4, 5, 6]],   # t1#   [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]  # t2# ]
​# 2. 沿新创建的第1维度堆叠，一行一行的拼接，可以理解为每行按列堆叠print(torch.stack([tensor1, tensor2], dim=1))# 输出:# [#   [[1, 2, 3], [7, 8, 9]],    # t1的第1行和t2的第1行#   [[4, 5, 6], [10, 11, 12]]   # t1的第2行和t2的第2行# ]# 3. 一列一列的拼接，可以理解为按元素堆叠print(torch.stack([tensor1, tensor2], dim=-1))# [#   [[1, 7], [2, 8], [3, 9]],    # t1和t2第1行的元素配对#   [[4, 10], [5, 11], [6, 12]]   # t1和t2第2行的元素配对# ]
​
if __name__ == "__main__":test002()
​

注意：要堆叠的张量必须具有相同的形状。

6.3 cat和stack方法特点

相同点：

张量的形状必须完全相同，并且不会自动广播扩展形状。

不同点：

特性	torch.cat	torch.stack
输出维度	不新增维度，仅在指定维度上扩展	新增一个维度
用途	拼接已有维度的数据	堆叠数据以创建新维度

7. 形状操作

在 PyTorch 中，张量的形状操作是非常重要的，因为它允许你灵活地调整张量的维度和结构，以适应不同的计算需求。

7.1 reshape

可以用于将张量转换为不同的形状，但要确保转换后的形状与原始形状具有相同的元素数量。

import torch
​
​
def test001():data = torch.randint(0, 10, (4, 3))print(data)# 1. 使用reshape改变形状data = data.reshape(2, 2, 3)print(data)
​# 2. 使用-1表示自动计算data = data.reshape(2, -1)print(data)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

7.2 view

view进行形状变换的特征：

• 张量在内存中是连续的；

• 返回的是原始张量视图，不重新分配内存，效率更高;

• 如果张量在内存中不连续，view 将无法执行，并抛出错误。

7.2.1 内存连续性

张量的内存布局决定了其元素在内存中的存储顺序。对于多维张量，内存布局通常按照最后一个维度优先的顺序存储，即先存列，后存行。例如，对于一个二维张量 A，其形状为 (m, n)，其内存布局是先存储第 0 行的所有列元素，然后是第 1 行的所有列元素，依此类推。

如果张量的内存布局与形状完全匹配，并且没有被某些操作（如转置、索引等）打乱，那么这个张量就是连续的。

PyTorch 的大多数操作都是基于 C 顺序的，我们在进行变形或转置操作时，很容易造成内存的不连续性。

import torch
​
​
def test001():tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print("正常情况下的张量：", tensor.is_contiguous())
​# 对张量进行转置操作tensor = tensor.t()print("转置操作的张量：", tensor.is_contiguous())print(tensor)# 此时使用view进行变形操作tensor = tensor.view(2, -1)print(tensor)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

执行结果：

正常情况下的张量： True
转置操作的张量： False
tensor([[1, 4],[2, 5],[3, 6]])
Traceback (most recent call last):File "e:\01.深度学习\01.参考代码\14.PyTorch.内存连续性.py", line 20, in <module>test001()File "e:\01.深度学习\01.参考代码\14.PyTorch.内存连续性.py", line 13, in test001tensor = tensor.view(2, -1)
RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead.

7.2.2 和reshape比较

view：高效，但需要张量在内存中是连续的；

reshape：更灵活，但涉及内存复制；

7.2.3 view变形操作

import torch
​
​
def test002():tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 将 2x3 的张量转换为 3x2reshaped_tensor = tensor.view(3, 2)print(reshaped_tensor)
​# 自动推断一个维度reshaped_tensor = tensor.view(-1, 2)print(reshaped_tensor)
​
​
if __name__ == "__main__":test002()
​

7.3 transpose

transpose 用于交换张量的两个维度，注意，是2个维度，它返回的是原张量的视图。

torch.transpose(input, dim0, dim1)

参数

• input: 输入的张量。

• dim0: 要交换的第一个维度。

• dim1: 要交换的第二个维度。

import torch
​
​
def test003():data = torch.randint(0, 10, (3, 4, 5))print(data, data.shape)# 使用transpose进行形状变换transpose_data = torch.transpose(data,0,1)# transpose_data = data.transpose(0, 1)print(transpose_data, transpose_data.shape)
​
​
if __name__ == "__main__":test003()
​

transpose 返回新张量，原张量不变

转置后的张量可能是非连续的（is_contiguous() 返回 False），如果需要连续内存（如某些操作要求），可调用 .contiguous()：

y = x.transpose(0, 1).contiguous()

7.4 permute

它通过重新排列张量的维度来返回一个新的张量，不改变张量的数据，只改变维度的顺序。

torch.permute(input, dims)

参数

• input: 输入的张量。

• dims: 一个整数元组，表示新的维度顺序。

import torch
​
​
def test004():data = torch.randint(0, 10, (3, 4, 5))print(data, data.shape)# 使用permute进行多维度形状变换permute_data = data.permute(1, 2, 0)print(permute_data, permute_data.shape)
​
​
if __name__ == "__main__":test004()
​

和 transpose 一样，permute 返回新张量，原张量不变。

重排后的张量可能是非连续的（is_contiguous() 返回 False），必要时需调用 .contiguous()：

y = x.permute(2, 1, 0).contiguous()

维度顺序必须合法：dims 中的维度顺序必须包含所有原始维度，且不能重复或遗漏。例如，对于一个形状为 (2, 3, 4) 的张量，dims=(2, 0, 1) 是合法的，但 dims=(0, 1) 或 dims=(0, 1, 2, 3) 是非法的。

与 transpose() 的对比

特性	permute()	transpose()
功能	可以同时调整多个维度的顺序	只能交换两个维度的顺序
灵活性	更灵活	较简单
使用场景	适用于多维张量	适用于简单的维度交换

7.5 flatten

flatten 用于将张量展平为一维向量。

tensor.flatten(start_dim=0, end_dim=-1)

• start_dim：从哪个维度开始展平。

• end_dim：在哪个维度结束展平。默认值为 -1，表示展平到最后一个维度。

start_dim 和 end_dim 是闭区间，即包含起始和结束维度。

import torch
​
​
def test005():data = torch.randint(0, 10, (3, 4, 5))# 展平flatten_data = data.flatten(1, -1)print(flatten_data)
​
​
if __name__ == "__main__":test005()
​

7.6 升维和降维

在后续的网络学习中，升维和降维是常用操作，需要掌握。

• unsqueeze：用于在指定位置插入一个大小为 1 的新维度。

• squeeze：用于移除所有大小为 1 的维度，或者移除指定维度的大小为 1 的维度。

7.6.1 squeeze降维

torch.squeeze(input, dim=None)

参数

• input: 输入的张量。

• dim (可选): 指定要移除的维度。如果指定了 dim，则只移除该维度（前提是该维度大小为 1）；如果不指定，则移除所有大小为 1 的维度。

import torch
​
​
def test006():data = torch.randint(0, 10, (1, 4, 5, 1))print(data, data.shape)
​# 进行降维操作data1 = data.squeeze(0).squeeze(-1)print(data.shape)# 移除所有大小为 1 的维度data2 = torch.squeeze(data)# 尝试移除第 1 维（大小为 3，不为 1，不会报错，张量保持不变。）data3 = torch.squeeze(data, dim=1)print("尝试移除第 1 维后的形状:", data3.shape)
​
​
if __name__ == "__main__":test006()
​

7.6.2 unsqueeze升维

torch.unsqueeze(input, dim)

参数

• input: 输入的张量。

• dim: 指定要增加维度的位置（从 0 开始索引）。

import torch​
def test007():data = torch.randint(0, 10, (32, 32, 3))print(data.shape)# 升维操作data = data.unsqueeze(0)print(data.shape)
​
​
if __name__ == "__main__":test007()
​

8. 张量分割

8.1 chunk

用于将张量沿着指定维度分割成多个块。每个块的大小相同（如果可能），或者最后一个块可能较小。

torch.chunk(input, chunks, dim=0)

参数

• input: 输入的张量。

• chunks: 需要分割的块数。

• dim: 指定沿着哪个维度进行分割（默认为 0）。

返回一个包含分割后张量的列表。列表的长度等于 chunks。

import torch
​
​
def test001():# 创建一个张量x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])# 沿第 0 维分割成3块# 5 行无法被 3 整除，所以前两块各有 2 行，最后一块有 1 行print(torch.chunk(x, 3))# 沿第 1 维分割成 3 块print(torch.chunk(x, chunks=3, dim=1))# 如果 chunks 超过该维的长度，会返回该维度大小的块数（不会报错）print(torch.chunk(x, chunks=10, dim=1))
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

8.2 split

用于将张量沿着指定维度分割成多个子张量。与 chunk 不同，split 可以指定每个子张量的大小，而不是简单地均分。

torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)

参数

• tensor: 输入的张量。

• split_size_or_sections:

  • 如果是一个整数，表示每个子张量的大小（沿指定维度）。

  • 如果是一个列表，表示每个子张量的具体长度。

• dim: 指定沿着哪个维度进行分割（默认为 0）。

返回一个包含分割后子张量的元组。

import torch
​
# 创建一个形状为 [6, 3] 的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
print("原始张量:\n", x)
print("原始形状:", x.shape)
​
# 沿第 0 维按大小 2 分割
splits = torch.split(x, split_size_or_sections=2, dim=0)
# enumerate 是 Python 内置函数，用于在遍历可迭代对象（如列表、元组、字符串等）时，同时获取元素及其对应的索引。它返回一个枚举对象（iterator），生成 (index, value) 元组。
for i, split in enumerate(splits):print(f"第 {i} 部分:\n", split)print(f"第 {i} 部分的形状:", split.shape)# 沿第 0 维按大小 [2, 1, 3] 分割
splits = torch.split(x, split_size_or_sections=[2, 1, 3], dim=0)
for i, split in enumerate(splits):print(f"第 {i} 部分:\n", split)print(f"第 {i} 部分的形状:", split.shape)
​
# 分段大小之和必须等于该维度长度（这里是 2+1+3=6），否则会报错
splits = torch.split(x, split_size_or_sections=[2, 1, 4], dim=0)
print(splits)

9. 广播机制

广播机制允许在对不同形状的张量进行计算，而无需显式地调整它们的形状。广播机制通过自动扩展较小维度的张量，使其与较大维度的张量兼容，从而实现按元素计算。

9.1 广播机制规则

广播机制需要遵循以下规则：

• 每个张量的维度至少为1

• 满足右对齐

9.2 广播案例

1D和2D张量广播

import torch
​
​
def test006():data1d = torch.tensor([1, 2, 3])data2d = torch.tensor([[4], [2], [3]])print(data1d.shape, data2d.shape)# 进行计算：会自动进行广播机制print(data1d + data2d)
​
​
if __name__ == "__main__":test006()
​

输出：

    torch.Size([3]) torch.Size([3, 1])tensor([[5, 6, 7],[3, 4, 5],[4, 5, 6]])

2D 和 3D 张量广播

广播机制会根据需要对两个张量进行形状扩展，以确保它们的形状对齐，从而能够进行逐元素运算。广播是双向奔赴的。

import torch
​
​
def test001():# 2D 张量a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 3D 张量b = torch.tensor([[[2, 3, 4]], [[5, 6, 7]]])print(a.shape, b.shape)# 进行运算result = a + bprint(result, result.shape)
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

执行结果：

torch.Size([2, 3]) torch.Size([2, 1, 3])
tensor([[[ 3,  5,  7],[ 6,  8, 10]],
​[[ 6,  8, 10],[ 9, 11, 13]]]) torch.Size([2, 2, 3])

最终参与运算的a和b形式如下：

# 2D 张量
a = torch.tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
​
# 3D 张量
b = torch.tensor([[[2, 3, 4], [2, 3, 4]], [[5, 6, 7], [5, 6, 7]]])

10. 数学运算

10.1 基本操作

• floor: 向下取整；

• ceil：向上取整；

• round：四舍五入；

• trunc：裁剪，只保留整数部分；

• frac：只保留小数部分；

• fix：向零方向舍入；

• %：取余。

import torch
​
​
def test001():data = torch.tensor([[1, 2, 3],  # 1[4, 5, 6],  # 2[10.5, 18.6, 19.6],  # 3[11.05, 19.3, 20.6],  # 4])print(torch.floor(data))print(torch.ceil(data))print(torch.round(data))print(torch.trunc(data))print(torch.fix(data))print(torch.frac(data))
​
​
if __name__ == "__main__":test001()
​

10.2 三角函数

• torch.cos(input,out=None)

• torch.cosh(input,out=None) # 双曲余弦函数

• torch.sin(input,out=None)

• torch.sinh(input,out=None) # 双曲正弦函数

• torch.tan(input,out=None)

• torch.tanh(input,out=None) # 双曲正切函数

import torch
​
# 关闭科学计数法打印
torch.set_printoptions(sci_mode=False)
​
def test002():data = torch.tensor([torch.pi, torch.pi / 2])print(torch.sin(data))print(torch.cos(data))
​
​
if __name__ == "__main__":test002()
​

10.3 统计学函数

1. torch.mean()： 计算张量的平均值。

2. torch.sum()： 计算张量的元素之和。

3. torch.std()： 计算张量的标准差。

4. torch.var()： 计算张量的方差。默认为样本方差。

5. torch.median()： 计算张量的中位数。

6. torch.max()： 计算张量的最大值。

7. torch.min()： 计算张量的最小值。

8. torch.sort()： 对张量进行排序。

9. torch.topk()： 返回张量中的前 k 个最大值或最小值。

10. torch.histc()： 计算张量的直方图。

11. torch.unique()： 返回张量中的唯一值。

12. torch.bincount()： 计算张量中每个元素的出现次数。

11. 保存和加载

张量数据可以保存下来并再次加载使用~

import torch
​
​
def save_tensor():# 1. 定义一个张量x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 2. 保存到文件中torch.save(x, "x.pt")
​
​
def load_tensor():# 1. 加载张量x = torch.load("x.pt")# 2. 打印张量print(x, x.device)device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 3. 加载到指定设备x = torch.load("x.pt", map_location=device)print(x, x.device)
​
​
if __name__ == "__main__":load_tensor()
​

12. 并行化

在 PyTorch 中，你可以查看和设置用于 CPU 运算的线程数。PyTorch 使用多线程来加速 CPU 运算，但有时你可能需要调整线程数来优化性能。

12.1 查看线程数

使用 torch.get_num_threads() 来查看当前 PyTorch 使用的线程数：

import torch
​
​
def get_threads():# 获取pytorch运行的线程数print(torch.get_num_threads())pass
​
​
if __name__ == "__main__":get_threads()
​

12.2 设置线程数

使用 torch.set_num_threads() 设置 PyTorch 使用的线程数：

import torch
​
def set_get_threads():# 设置pytorch运行的线程数torch.set_num_threads(4)print(torch.get_num_threads())
​
​
if __name__ == "__main__":set_get_threads()
​

设置线程数时，确保考虑到你的 CPU 核心数和其他进程的资源需求，以获得最佳性能。