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PyTorch张量

news 2025/7/16 20:41:27

一、PyTorch张量概述

PyTorch 是一个开源的机器学习库，张量（Tensor）是 PyTorch 中最基本的数据结构。张量可以看作是多维数组，它类似于 NumPy 中的 ndarray。张量可以存储数据，并且能够利用 GPU 加速计算，这是 PyTorch 在深度学习中非常重要的特性。

数据类型：张量可以存储多种数据类型，如浮点数（float32、float64 等）、整数（int32、int64 等）等。例如，torch.FloatTensor 表示存储浮点数的张量。
维度：张量的维度可以是任意的。一个标量（单个数值）可以看作是 0 维张量，一维张量类似于向量，二维张量类似于矩阵，而更高维度的张量可以用于表示更复杂的数据结构，比如图像数据（通常是一个 4 维张量，包括批次大小、通道数、高度和宽度）。

二、创建张量

（一）直接从数据创建

Python复制

import torch

# 创建一个一维张量
tensor_1d = torch.tensor([1, 2, 3])
print(tensor_1d)

# 创建一个二维张量
tensor_2d = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor_2d)

这种方式可以直接从 Python 列表等数据结构创建张量。PyTorch 会根据提供的数据推断出张量的数据类型和形状。

（二）使用特定函数创建

全零张量

zeros_tensor = torch.zeros(2, 3)  # 创建一个 2×3 的全零张量
print(zeros_tensor)

全一张量

ones_tensor = torch.ones(2, 3)  # 创建一个 2×3 的全一张量
print(ones_tensor)

随机张量

rand_tensor = torch.rand(2, 3)  # 创建一个 2×3 的随机张量，元素值在 [0, 1) 之间
print(rand_tensor)

还有其他随机函数，如 torch.randn 用于创建正态分布的随机张量。

三、张量的基本操作

（一）索引和切片

索引

tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(tensor[0, 1])  # 输出第一行第二列的元素

切片
```
print(tensor[:, 1:])  # 输出所有行，从第二列到最后一列
```
这和 Python 中的切片语法类似，可以方便地获取张量的子部分。

（二）形状操作

查看形状

print(tensor.shape)  # 输出张量的形状

改变形状
```
tensor_reshaped = tensor.view(3, 2)  # 将张量重塑为 3×2 的形状
print(tensor_reshaped)
```
需要注意的是，重塑操作要求原始张量和目标张量的元素总数相同。

（三）数学运算

加法

tensor_a = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor_b = torch.tensor([4, 5, 6])
tensor_sum = tensor_a + tensor_b  # 元素对应相加
print(tensor_sum)

乘法

点乘（逐元素乘法）

tensor_product = tensor_a * tensor_b
print(tensor_product)

矩阵乘法

tensor_matrix_a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor_matrix_b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
tensor_matrix_product = torch.matmul(tensor_matrix_a, tensor_matrix_b)
print(tensor_matrix_product)

这些数学运算使得张量可以方便地用于各种数学模型的构建和计算。

四、张量的设备管理

PyTorch 支持在 CPU 和 GPU 上进行计算。可以通过 .to() 方法将张量移动到指定的设备。

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
else:
    device = torch.device("cpu")

tensor = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)
print(tensor)

在深度学习中，将张量和模型移动到 GPU 上可以显著加快计算速度，因为 GPU 对于大规模并行计算有很好的性能优势。