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【PyTorch实战：Tensor变形】5、 PyTorch Tensor指南：从基础操作到Autograd与GPU加速实战

news 2025/9/8 23:03:01

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一、Tensor核心概念解析

1.1 什么是Tensor？

Tensor是PyTorch中最基本的数据结构，也是深度学习框架的核心计算单元。我们可以将Tensor理解为多维数组的统一表示，它在PyTorch中的地位相当于NumPy中的ndarray，但具有两个关键增强特性：GPU加速支持和自动求导能力。
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1.2 为什么需要Tensor？

PyTorch重新设计Tensor而不是直接使用NumPy数组，主要基于两个深度学习的关键需求：

GPU加速：深度学习涉及大量并行计算，GPU拥有数千个核心，非常适合处理Tensor这样的海量数据。Tensor可以轻松在CPU和GPU之间切换，实现计算加速。
自动求导：神经网络训练的核心是计算梯度。Tensor的requires_grad属性可以标记需要计算梯度的参数，PyTorch的Autograd引擎会自动追踪所有相关运算并计算梯度。

简单公式表示：PyTorch Tensor = NumPy Array + GPU Support + Autograd

二、Tensor的创建与数据类型

2.1 基本创建方式

PyTorch提供了多种创建Tensor的方法，与NumPy的API设计高度一致：

import torch
import numpy as np# 从Python列表直接创建
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
print(f"从列表创建的Tensor: {x}")# 使用内置函数创建特殊Tensor
zeros = torch.zeros(2, 3)    # 创建2x3的全0Tensor
ones = torch.ones(2, 3)      # 创建2x3的全1Tensor
rand_tensor = torch.rand(2, 3)  # 创建2x3的Tensor，元素来自[0,1)均匀分布
randn_tensor = torch.randn(2, 3) # 创建2x3的Tensor，元素来自标准正态分布
arange_tensor = torch.arange(0, 10, 2) # 类似range，tensor([0, 2, 4, 6, 8])
eye_tensor = torch.eye(3)    # 创建3x3的单位矩阵# 指定数据类型和设备创建
special_tensor = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32, device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

2.2 Tensor数据类型详解

PyTorch Tensor支持多种数据类型，每种类型都有特定的使用场景：

数据类型	对应PyTorch类	说明	常见用途
32位浮点	torch.float32	单精度浮点数	深度学习中最常用的类型
64位浮点	torch.float64	双精度浮点数	高精度数值计算
16位浮点	torch.float16	半精度浮点数	GPU内存紧张时使用
8位无符号整型	torch.uint8	无符号8位整数	图像处理(0-255像素值)
8位有符号整型	torch.int8	有符号8位整数	量化模型
32位整型	torch.int32	32位整数	一般整数运算
64位整型	torch.int64	64位整数	索引和标签(常用)
布尔型	torch.bool	布尔类型	掩码和条件运算

# 数据类型示例
float_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], dtype=torch.float32)
int_tensor = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)
bool_tensor = torch.tensor([True, False, True], dtype=torch.bool)# 数据类型转换
original = torch.tensor([1, 2, 3])  # 默认int64
converted = original.float()        # 转换为float32
print(f"原始类型: {original.dtype}, 转换后类型: {converted.dtype}")

2.3 特殊Tensor创建方法

除了基本创建方法，PyTorch还提供了多种特殊Tensor的创建函数：

# 创建与现有Tensor相同形状的Tensor
example = torch.randn(3, 4)
zeros_like = torch.zeros_like(example)  # 与example形状相同的全0Tensor
ones_like = torch.ones_like(example)    # 与example形状相同的全1Tensor
rand_like = torch.rand_like(example)    # 与example形状相同的随机Tensor# 创建线性空间Tensor
linear_space = torch.linspace(0, 10, 5)  # tensor([0., 2.5, 5., 7.5, 10.])
log_space = torch.logspace(0, 2, 3)      # tensor([1., 10., 100.])# 创建随机排列
random_perm = torch.randperm(10)         # 0-9的随机排列# 创建对角Tensor
diagonal = torch.diag(torch.tensor([1, 2, 3]))  # 对角线为1,2,3的矩阵

三、Tensor属性详解

3.1 核心属性

每个Tensor都有多个重要属性，用于描述其特征和状态：

# 创建一个示例Tensor
t = torch.randn(2, 3, 4, requires_grad=True)print("形状:", t.shape)        # torch.Size([2, 3, 4])
print("维度数:", t.dim())       # 3
print("元素总数:", t.numel())   # 24
print("数据类型:", t.dtype)     # torch.float32
print("设备:", t.device)       # cpu 或 cuda:0
print("是否需要梯度:", t.requires_grad)  # True
print("是否连续存储:", t.is_contiguous())  # True
print("梯度:", t.grad)         # None (尚未计算梯度)

3.2 设备属性与GPU加速

Tensor的设备属性决定了它在何处进行计算，这对于深度学习性能至关重要：

# 检查GPU可用性
cuda_available = torch.cuda.is_available()
print(f"CUDA可用: {cuda_available}")# 设备无关的代码编写方式
device = torch.device("cuda" if cuda_available else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")# 创建时指定设备
x = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)# 在设备间移动Tensor
if cuda_available:cpu_tensor = torch.ones(3)gpu_tensor = cpu_tensor.to('cuda')  # 移动到GPUback_to_cpu = gpu_tensor.cpu()      # 移回CPU# 使用.to()方法同时改变设备和数据类型transformed = cpu_tensor.to('cuda', dtype=torch.float64)

3.3 梯度追踪与requires_grad

requires_grad是PyTorch Tensor最独特的属性之一，它开启了自动求导功能：

# 创建需要梯度的Tensor（模型参数）
weights = torch.randn(5, 3, requires_grad=True)
bias = torch.zeros(3, requires_grad=True)# 创建不需要梯度的Tensor（输入数据）
input_data = torch.randn(10, 5, requires_grad=False)# 前向传播（自动构建计算图）
output = input_data @ weights + bias  # 矩阵乘法和加法
loss = output.pow<