《Day2-PyTorch Tensor 从入门到实践：核心操作与避坑指南》

一、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 2.7 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 npdef test01():device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# tensor数据类型根据输入的数据类型自动判断# dtype:指定数据类型# device：指定计算设备t = torch.tensor([1, 2, 3], device=device, dtype=torch.float)print(t)print(t.dtype)print(t.device)# 通过numpy创建t1 = torch.tensor(np.array([1, 2, 3, 4]))print(t1)# 通过标量创建t2 = torch.tensor(5)print(t2)if __name__ == '__main__':test01()

​

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 npdef test01():device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# tensor数据类型根据输入的数据类型自动判断# dtype:指定数据类型# device：指定计算设备t = torch.tensor([1, 2, 3], device=device, dtype=torch.float)print(t)print(t.dtype)print(t.device)# 通过numpy创建t1 = torch.tensor(np.array([1, 2, 3, 4]))print(t1)# 通过标量创建t2 = torch.tensor(5)print(t2)def test02():# 不支持数据类型dtype属性# 不支持device属性# 指定形状创建t =torch.Tensor(2, 3)print(t)print(t.dtype)print(t.device)# 通过数组创建t1 = torch.Tensor([1, 2, 3])print(t1)# 3. 使用linspace创建等差序列张量# 创建从1到10（包含10）的10个等间隔元素组成的张量t2 = torch.linspace(1, 10, 10)print(t2)if __name__ == '__main__':# test01()test02()

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。

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
import numpy as npdef test03():# 随机数种子：每次运行生成随机数相同torch.manual_seed(0)# 随机生成符合标准正态分布的数，均值-0，方差-1t = torch.randn(2, 3)print(t)# 生成随机整数# start# end# sizet = torch.randint(0, 10, (2, 3))print(t)# shape和size():表示张量的形状print(t.shape)print(t.size())# 生成0-1之间的随机数# size：形状t = torch.rand(2, 3)print(t)

注：不设置随机种子时，每次打印的结果不一样。

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

2. 切换设备

import torchdef test04():# 设备切换方法演示：CPU与GPU之间的张量迁移# 1. 首先判断当前环境是否有可用的CUDA（GPU）#    若有则使用GPU设备，否则使用CPU设备device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# 方法1：创建张量时，通过device参数显式指定设备# 直接在创建张量时将其分配到指定设备（GPU优先，无则CPU）t = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)print(t)  # 打印张量，可观察设备信息（如cuda:0或cpu）# 方法2：使用to()方法切换设备# 先创建一个默认在CPU上的张量t1 = torch.tensor([1, 2, 3])# 通过to(device)将张量迁移到目标设备（与上面的device一致）t1 = t1.to(device)print(t1)  # 此时t1已迁移到指定设备# 方法3：使用cuda()方法直接迁移到GPU（若可用）# 创建默认在CPU上的张量t2 = torch.tensor([1, 2, 3])# 使用cuda()方法将张量迁移到GPU（若GPU不可用会报错）t2 = t2.cuda()print(t2)  # 若有GPU，此时t2在GPU上# 方法3补充：使用cpu()方法迁移到CPU# 将GPU上的t2迁移回CPUt3 = t2.cpu()print(t3)  # 此时t3在CPU上

六、Tensor数据转换

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import numpy as np
import torchdef test01():# 演示：PyTorch张量(tensor)转换为NumPy数组的两种方式（浅拷贝与深拷贝）# 创建一个PyTorch张量（1维张量，元素为[1,2,3]）t = torch.tensor([1, 2, 3])print(t)  # 打印原始张量# 方法1：使用numpy()方法将张量转为NumPy数组# 注意：这是浅拷贝（共享内存），修改数组会同步影响原张量a = t.numpy()print(a)  # 打印转换后的NumPy数组# 修改NumPy数组的第一个元素a[0] = 100# 查看原张量是否被影响（由于浅拷贝，张量的值会同步改变）print(t)  # 输出 tensor([100,   2,   3])# 方法2：使用numpy().copy()进行深拷贝# 深拷贝会创建独立副本，修改副本不会影响原张量b = t.numpy().copy()# 修改深拷贝得到的数组b[0] = 200# 查看原张量是否被影响（深拷贝不会影响，张量保持之前的值）print(t)  # 输出 tensor([100,   2,   3])# 演示：NumPy数组转换为PyTorch张量的两种方式
def test02():# 创建一个NumPy数组（元素为[1,2,3]）a = np.array([1, 2, 3])print(a)  # 打印原始NumPy数组# 方法1：使用torch.from_numpy(a)将NumPy数组转为张量# 注意：这是浅拷贝（共享内存），修改张量会同步影响原数组t = torch.from_numpy(a)print(t)  # 打印转换后的张量# 修改张量的第一个元素t[0] = 10# 查看原NumPy数组是否被影响（浅拷贝会同步改变）print(a)  # 输出 [10  2  3]# 方法2：使用torch.tensor(a)将NumPy数组转为张量# 这是深拷贝（创建独立副本），修改张量不会影响原数组t1 = torch.tensor(a)# 修改深拷贝得到的张量t1[0] = 100# 查看原NumPy数组是否被影响（深拷贝不会影响，数组保持之前的值）print(a)  # 输出 [10  2  3]if __name__ == '__main__':# 若取消注释则执行test01（张量转NumPy）# test01()# 执行test02（NumPy转张量）test02()

注释核心说明：

1. 深浅拷贝区别：

   • 浅拷贝（tensor.numpy()、torch.from_numpy()）：共享内存，一方修改会同步影响另一方
   • 深拷贝（tensor.numpy().copy()、torch.tensor(numpy数组)）：创建独立副本，修改互不影响

2. 转换方向：

   • 张量→NumPy：tensor.numpy()（浅）、tensor.numpy().copy()（深）
   • NumPy→张量：torch.from_numpy()（浅）、torch.tensor()（深）

3. print作用：通过输出结果直观展示修改操作对原数据的影响，验证深浅拷贝特性

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。

import torchdef test01():# 演示item()方法：获取单个元素张量的值# 适用场景：无论张量维度如何，只要内部只有一个元素，均可使用item()提取其Python标量值# 创建0维张量（单个元素）t = torch.tensor(10)print(t.item())  # 输出：10（提取单个元素值）# 创建2维张量（形状为[1,1]，仍只有一个元素）t1 = torch.tensor([[10]])print(t1.item())  # 输出：10（即使是高维单元素张量，也能提取值）def test02():# 演示PyTorch中运算方法的两种形式：# 1. 不带下划线的方法（如add）：返回新张量，不修改原张量# 2. 带下划线的方法（如add_）：原地修改原张量，返回修改后的自身# 创建初始张量t = torch.tensor(10)# 使用add()：返回新张量（原张量t不变）t1 = t.add(1)  # 等价于 t + 1print(t1)  # 输出：tensor(11)（新张量）print(t)   # 输出：tensor(10)（原张量未修改）# 使用add_()：原地修改原张量print(t.add_(2))  # 输出：tensor(12)（修改后的t）print(t)          # 输出：tensor(12)（原张量已被修改）def test03():# 演示阿达码积（元素-wise乘法）# 前提：两个张量必须形状相同# 运算规则：对应位置的元素直接相乘（C[i][j] = A[i][j] * B[i][j]）# 可用运算符：mul()方法 或 * 符号# 创建两个形状相同的2D张量t1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])t2 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 计算阿达码积（两种等价方式）# t3 = t1.mul(t2)  # 使用mul()方法t3 = t1 * t2       # 使用*运算符print(t3)  # 输出：[[1, 4, 9], [16, 25, 36]]（对应元素相乘结果）def test04():# 演示矩阵乘法（线性代数中的矩阵乘积）# 前提：第一个张量形状为(m×n)，第二个为(n×p)，即前一个的列数=后一个的行数# 运算规则：第一个张量的行与第二个张量的列对应元素相乘后求和，结果为(m×p)形状# 可用运算符：matmul()方法 或 @ 符号# 创建两个符合矩阵乘法维度要求的张量t1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 形状：2×3t2 = torch.tensor([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])  # 形状：3×2# 计算矩阵乘法（两种等价方式）# t3 = t1 @ t2       # 使用@运算符t3 = t1.matmul(t2)  # 使用matmul()方法print(t3)  # 输出：[[14, 14], [32, 32]]（矩阵乘积结果，形状2×2）def test05():# 演示view()方法：修改张量形状（重塑）# 前提：1. 张量在内存中必须是连续的（is_contiguous()返回True）；2. 重塑前后总元素数必须相同# 连续性：数据在内存中按C顺序存储（通常新建张量都是连续的，转置等操作可能破坏连续性）# -1作为占位符：自动计算该维度的大小（需保证总元素数不变）# 创建2×3的连续张量t1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(t1.is_contiguous())  # 输出：True（新建张量默认连续）# 交换维度（0和1维度交换，形状变为3×2）t2 = t1.transpose(1, 0)  # 等价于t1.T（转置）print(t2)  # 输出：[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]print(t2.is_contiguous())  # 输出：False（转置后张量不连续）# 尝试用view()重塑不连续张量（可能报错，视PyTorch版本而定）# 注意：实际运行时可能因版本优化不报错，但不建议对不连续张量使用view()t3 = t2.view(2, 3)print(t3)  # 输出：[[1, 4, 2], [5, 3, 6]]（内存顺序未变，重塑后值可能不符合预期）def test06():# 演示维度交换方法：# 1. transpose(dim1, dim2)：一次只能交换两个维度# 2. permute(dims)：可同时交换任意多个维度（需指定新的维度顺序）# 创建3×4×5的3D随机整数张量（值范围1-9）t1 = torch.randint(1, 10, (3, 4, 5))print(t1.size())  # 输出：torch.Size([3, 4, 5])（原维度：[0,1,2]）# 使用transpose交换维度1和0（原维度[0,1,2] → [1,0,2]）t2 = torch.transpose(t1, 1, 0)print(t2.size())  # 输出：torch.Size([4, 3, 5])（交换后维度）# 使用permute同时交换多个维度（原维度[0,1,2] → [1,2,0]）t3 = torch.permute(t1, (1, 2, 0))print(t3.size())  # 输出：torch.Size([4, 5, 3])（新维度顺序）def test07():# 演示维度调整方法：# 1. squeeze(dim)：删除尺寸为1的维度（默认删除所有尺寸为1的维度）# 2. unsqueeze(dim)：在指定位置添加一个尺寸为1的维度# 创建形状为(1, 3, 1)的3D张量（含两个尺寸为1的维度）t1 = torch.randint(1, 10, (1, 3, 1))# 不指定dim：删除所有尺寸为1的维度（1×3×1 → 3）t2 = torch.squeeze(t1)print(t2.size())  # 输出：torch.Size([3])# 指定dim=0：仅删除第0维（尺寸为1）（1×3×1 → 3×1）t3 = torch.squeeze(t1, dim=0)print(t3.size())  # 输出：torch.Size([3, 1])# 指定dim=1：第1维尺寸为3（非1），不做操作（保持原形状）t4 = torch.squeeze(t1, dim=1)print(t4.size())  # 输出：torch.Size([1, 3, 1])# 在dim=0位置添加新维度（1×3×1 → 1×1×3×1）t5 = torch.unsqueeze(t1, dim=0)print(t5.size())  # 输出：torch.Size([1, 1, 3, 1])def test08():# 演示广播机制（Broadcasting）：# 当两个张量形状不同时，PyTorch会自动扩展维度使它们兼容，以便进行元素-wise运算# 规则：从最后一个维度开始匹配，维度要么相同，要么其中一个为1，要么其中一个不存在# 创建1D张量（形状[3]）和2D张量（形状[3,1]）data1d = torch.tensor([1, 2, 3])data2d = torch.tensor([[4], [2], [3]])print(data1d.shape, data2d.shape)  # 输出：torch.Size([3]) torch.Size([3, 1])# 广播机制自动扩展：# data1d扩展为[3,3]（复制行），data2d扩展为[3,3]（复制列），再相加print(data1d + data2d)  # 输出：[[5,6,7], [3,4,5], [4,5,6]]def test09():# 演示高维张量的广播机制# 创建2D张量（形状[2,3]）和3D张量（形状[2,1,3]）a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2×3b = torch.tensor([[[2, 3, 4]], [[5, 6, 7]]])  # 2×1×3print(a.shape, b.shape)  # 输出：torch.Size([2, 3]) torch.Size([2, 1, 3])# 广播机制：# a自动扩展为[2,1,3]（添加中间维度），与b形状匹配后相加result = a + bprint(result, result.shape)  # 输出结果形状：torch.Size([2, 1, 3])if __name__ == '__main__':# 取消对应注释可运行不同测试函数# test01()  # 测试item()方法# test02()  # 测试原地/非原地运算# test03()  # 测试阿达码积# test04()  # 测试矩阵乘法# test05()  # 测试view()重塑# test06()  # 测试维度交换# test07()  # 测试维度调整（squeeze/unsqueeze）# test08()  # 测试广播机制（低维）test09()   # 测试广播机制（高维）

八、总结

一、核心知识点梳理：构建 Tensor 知识体系

1. Tensor 的创建：从基础到灵活运用

Tensor 的创建是入门第一步，需重点掌握不同方法的适用场景：

• 基础创建方法：

  • torch.tensor(data)：推荐优先使用，支持自动推断数据类型（如整数默认 int64，浮点数默认 float32），可显式指定dtype和device（CPU/GPU），输入为 NumPy 数组时默认深拷贝。
  • torch.Tensor(shape)：大写开头，更适合按形状创建未初始化张量（值为内存随机值），默认数据类型为 float32，不支持直接指定device，灵活性低于torch.tensor。
  • 类型专属创建：如torch.IntTensor（整数型）、torch.FloatTensor（浮点型）等，适合需要固定数据类型的场景，但需注意类型不匹配时的自动转换可能导致数据丢失。

• 特殊张量创建：

  • 线性张量：torch.arange(start, end, step)（按步长生成序列）、torch.linspace(start, end, num)（按元素个数生成等差序列），常用于生成索引或固定范围的测试数据。
  • 随机张量：torch.randn(shape)（标准正态分布）、torch.randint(low, high, shape)（整数随机数）、torch.rand(shape)（0-1 均匀分布），配合torch.manual_seed(seed)可固定随机数，保证实验可复现。

2. 张量属性：理解张量的 "身份信息"

张量的属性是操作的基础，需熟练掌握 3 个核心属性：

• dtype：数据类型（如torch.float32、torch.int64），决定计算精度和内存占用，需根据场景选择（如深度学习常用 float32，整数索引用 int64）。
• device：计算设备（cpu或cuda:0），决定张量存储和计算的硬件，需通过torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')自动适配环境。
• shape/size()：张量的维度信息（如(2,3)表示 2 行 3 列），是后续形状修改、运算的前提。

3. 设备切换：打通 CPU 与 GPU 的计算链路

深度学习中需频繁在 CPU 和 GPU 间迁移张量，3 种核心方法：

• 创建时指定：torch.tensor(data, device=device)，直接在目标设备初始化张量，避免后续迁移开销。
• to(device)：通用方法，支持动态切换到任意设备（如tensor.to('cuda')或tensor.to(device)），推荐优先使用。
• 快捷方法：tensor.cuda()（迁移到 GPU）、tensor.cpu()（迁移到 CPU），但需注意cuda()在无 GPU 环境下会报错，不如to()灵活。

4. 数据转换：Tensor 与 NumPy 的 "双向奔赴"

PyTorch 与 NumPy 的交互是数据预处理的高频操作，需区分深浅拷贝：

• Tensor 转 NumPy：
  • tensor.numpy()：浅拷贝，共享内存（修改一方会同步影响另一方），适合临时转换且不修改数据的场景。
  • tensor.numpy().copy()：深拷贝，创建独立副本，修改互不影响，适合需要独立操作的场景。
• NumPy 转 Tensor：
  • torch.from_numpy(numpy_arr)：浅拷贝，共享内存，适合快速转换且需保持数据同步的场景。
  • torch.tensor(numpy_arr)：深拷贝，创建独立副本，推荐用于需要独立操作张量的场景（如避免原始数据被意外修改）。

5. 核心操作：从基础运算到维度调整

张量的操作是构建计算逻辑的核心，需重点掌握以下几类：

• 单元素提取：tensor.item()，用于从单元素张量（无论维度）中提取 Python 标量（如损失值的提取）。
• 运算类型：
  • 元素 - wise 运算（阿达码积）：*或mul()，要求两张量形状相同，对应位置元素直接相乘。
  • 矩阵乘法：@或matmul()，要求前张量列数 = 后张量行数，结果为线性代数中的矩阵乘积。
  • 原地 / 非原地运算：不带下划线的方法（如add()）返回新张量，带下划线的方法（如add_()）原地修改原张量（节省内存但会覆盖原始数据）。
• 形状与维度操作：
  • 形状修改：view(shape)，要求张量连续（is_contiguous()为 True）且总元素数不变，-1可自动计算维度大小（如(2,3)转(3,-1)得到(3,2)）。
  • 维度交换：transpose(dim1, dim2)（交换两个维度）、permute(dims)（交换任意多个维度，如(3,4,5)转(4,5,3)），常用于调整数据的维度顺序（如图像数据的(H,W,C)转(C,H,W)）。
  • 维度调整：squeeze(dim)（删除尺寸为 1 的维度）、unsqueeze(dim)（添加尺寸为 1 的维度），常用于匹配运算中的维度要求（如给标量添加批次维度）。
• 广播机制：当两张量形状不同时，PyTorch 会自动扩展维度使其兼容（规则：从最后一维开始匹配，维度需相同、其中一个为 1 或不存在），简化不同形状张量的元素 - wise 运算（如(3,)与(3,1)相加时自动扩展为(3,3)）。

二、学习重点与避坑点：这些细节决定熟练度

1. torch.tensor vs torch.Tensor：前者更灵活（支持device和dtype），后者默认 float32 且不支持设备指定，实际开发中优先用torch.tensor。
2. 深浅拷贝的影响：浅拷贝（numpy()/from_numpy()）共享内存，修改时需谨慎（尤其在数据预处理 pipeline 中）；深拷贝（copy()/torch.tensor()）虽独立但内存开销更大，按需选择。
3. 张量连续性：转置（transpose）等操作会导致张量不连续，此时使用view()可能报错或得到异常结果，可先用contiguous()转为连续张量（如tensor.transpose(0,1).contiguous().view(shape)）。
4. 随机种子的作用：torch.manual_seed(seed)可固定随机数生成，是复现实验结果的关键（如模型初始化、数据打乱），务必在代码开头设置。
5. 广播机制的边界：广播虽方便，但过度依赖可能导致维度匹配混乱，建议运算前先用shape确认张量维度，避免隐式扩展带来的错误。

三、实践建议：从 "看懂" 到 "会用"

1. 边学边练，聚焦调试：Tensor 的很多细节（如设备、数据类型）需通过调试发现，推荐用print(tensor.dtype, tensor.device, tensor.shape)打印属性，结合 IDE 断点观察张量变化。
2. 针对性练习：
   • 基础操作：用不同方法创建相同形状的张量，对比数据类型和内存占用。
   • 设备迁移：在有 GPU 的环境下测试to()/cuda()/cpu()的效果，观察张量位置变化。
   • 运算练习：用相同数据分别做元素 - wise 乘法和矩阵乘法，对比结果差异。
3. 结合实际场景：在数据预处理（如将图像 NumPy 数组转为 Tensor 并迁移到 GPU）、模型推理（如调整输入张量维度匹配模型要求）中强化应用，将知识点与实际任务绑定。

总结

Tensor 是 PyTorch 的 "基石"，其操作的熟练度直接影响代码效率和正确性。学习时需从「创建 - 属性 - 转换 - 操作」逐步深入，重点关注细节（如数据类型、设备、拷贝方式），通过大量实践将 API 的使用内化为直觉。掌握 Tensor 后，无论是搭建模型还是调试训练过程，都会更加得心应手。