PyTorch Tutorials 1 PyTorch是什么?

%matplotlib inline

PyTorch是什么?

基于Python的科学计算包，服务于以下两种场景:

• 作为NumPy的替代品，可以使用GPU的强大计算能力
• 提供最大的灵活性和高速的深度学习研究平台

开始

Tensors（张量）

^^^^^^^

Tensors与Numpy中的 ndarrays类似，但是在PyTorch中

Tensors 可以使用GPU进行计算.

from __future__ import print_function
import torch

创建一个 5x3 矩阵, 但是未初始化:

x = torch.empty(5, 3)
print(x)

tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000],
        [0.0000, 0.0000, 0.0000],
        [0.0000, 0.0000, 0.0000],
        [0.0000, 0.0000, 0.0000],
        [0.0000, 0.0000, 0.0000]])

创建一个随机初始化的矩阵:

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

tensor([[0.6972, 0.0231, 0.3087],
        [0.2083, 0.6141, 0.6896],
        [0.7228, 0.9715, 0.5304],
        [0.7727, 0.1621, 0.9777],
        [0.6526, 0.6170, 0.2605]])

创建一个0填充的矩阵，数据类型为long:

x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)

tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]])

创建tensor并使用现有数据初始化:

x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)

tensor([5.5000, 3.0000])

根据现有的张量创建张量。 这些方法将重用输入张量的属性，例如， dtype，除非设置新的值进行覆盖

x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)      # new_* 方法来创建对象
print(x)

x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)    # 覆盖 dtype!
print(x)                                      #  对象的size 是相同的，只是值和类型发生了变化

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
tensor([[ 0.5691, -2.0126, -0.4064],
        [-0.0863,  0.4692, -1.1209],
        [-1.1177, -0.5764, -0.5363],
        [-0.4390,  0.6688,  0.0889],
        [ 1.3334, -1.1600,  1.8457]])

获取 size

译者注：使用size方法与Numpy的shape属性返回的相同，张量也支持shape属性，后面会详细介绍

print(x.size())

torch.Size([5, 3])

Note

``torch.Size`` 返回值是 tuple类型, 所以它支持tuple类型的所有操作.

操作

^^^^^^^^^^

操作有多种语法。

我们将看一下加法运算。

加法1:

y = torch.rand(5, 3)
print(x + y)

tensor([[ 0.7808, -1.4388,  0.3151],
        [-0.0076,  1.0716, -0.8465],
        [-0.8175,  0.3625, -0.2005],
        [ 0.2435,  0.8512,  0.7142],
        [ 1.4737, -0.8545,  2.4833]])

加法2

print(torch.add(x, y))

tensor([[ 0.7808, -1.4388,  0.3151],
        [-0.0076,  1.0716, -0.8465],
        [-0.8175,  0.3625, -0.2005],
        [ 0.2435,  0.8512,  0.7142],
        [ 1.4737, -0.8545,  2.4833]])

提供输出tensor作为参数

result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)

tensor([[ 0.7808, -1.4388,  0.3151],
        [-0.0076,  1.0716, -0.8465],
        [-0.8175,  0.3625, -0.2005],
        [ 0.2435,  0.8512,  0.7142],
        [ 1.4737, -0.8545,  2.4833]])

替换

# adds x to y
y.add_(x)
print(y)

tensor([[ 0.7808, -1.4388,  0.3151],
        [-0.0076,  1.0716, -0.8465],
        [-0.8175,  0.3625, -0.2005],
        [ 0.2435,  0.8512,  0.7142],
        [ 1.4737, -0.8545,  2.4833]])

Note

任何 以``_`` 结尾的操作都会用结果替换原变量.
例如: ``x.copy_(y)``, ``x.t_()``, 都会改变 ``x``.

你可以使用与NumPy索引方式相同的操作来进行对张量的操作

print(x[:, 1])

tensor([-2.0126,  0.4692, -0.5764,  0.6688, -1.1600])

torch.view: 可以改变张量的维度和大小

译者注：torch.view 与Numpy的reshape类似

x = torch.randn(4, 4)
y = x.view(16)
z = x.view(-1, 8)  #  size -1 从其他维度推断
print(x.size(), y.size(), z.size())

torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8])

如果你有只有一个元素的张量，使用.item()来得到Python数据类型的数值

x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())

tensor([-0.2368])
-0.23680149018764496

Read later:

100+ Tensor operations, including transposing, indexing, slicing,

mathematical operations, linear algebra, random numbers, etc.,

are described

here <https://pytorch.org/docs/torch>_.

NumPy 转换

Converting a Torch Tensor to a NumPy array and vice versa is a breeze.

The Torch Tensor and NumPy array will share their underlying memory

locations, and changing one will change the other.

Converting a Torch Tensor to a NumPy Array

^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

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

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

b = a.numpy()
print(b)

[1. 1. 1. 1. 1.]

See how the numpy array changed in value.

a.add_(1)
print(a)
print(b)

tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
[2. 2. 2. 2. 2.]

NumPy Array 转化成 Torch Tensor

^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

使用from_numpy自动转化

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)

[2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)

所有的 Tensor 类型默认都是基于CPU， CharTensor 类型不支持到

NumPy 的转换.

CUDA 张量

使用.to 方法 可以将Tensor移动到任何设备中

# is_available 函数判断是否有cuda可以使用
# ``torch.device``将张量移动到指定的设备中
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # a CUDA 设备对象
    y = torch.ones_like(x, device=device)  # 直接从GPU创建张量
    x = x.to(device)                       # 或者直接使用``.to("cuda")``将张量移动到cuda中
    z = x + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double))       # ``.to`` 也会对变量的类型做更改

tensor([0.7632], device='cuda:0')
tensor([0.7632], dtype=torch.float64)