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news 2025/10/29 20:11:18

旅游电子商务网站策划书,大气学校网站,昆明网站建设wang.cd,python开发微信小程序教程深度学习基础：PyTorch张量创建与操作详解前言深度学习作为人工智能领域的重要分支，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。PyTorch作为目前最受欢迎的深度学习框架之一，以其动态计算图和简洁的API设计深受开发者喜爱。…

深度学习基础：PyTorch张量创建与操作详解

前言

深度学习作为人工智能领域的重要分支，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。PyTorch作为目前最受欢迎的深度学习框架之一，以其动态计算图和简洁的API设计深受开发者喜爱。本文将详细介绍PyTorch中张量（Tensor）的创建与基本操作。

一、张量基础概念

张量（Tensor）是PyTorch中最基本的数据结构，可以理解为多维数组。在深度学习中，我们通常使用张量来表示：

0维张量：标量（如单个数字）
1维张量：向量（如特征向量）
2维张量：矩阵（如权重矩阵）
3维及以上：高维数组（如图像数据、序列数据等）

二、张量创建方法详解

2.1 使用tensor()创建张量

torch.tensor()是最常用的张量创建方法，支持直接传入数据：

import torch
import numpy as npdef dm01_create_tensor():# 创建标量张量data = torch.tensor(3)  # 3:标量print('data-->', data)print('shape-->', data.shape)print('type-->', data.data.dtype)# 使用一维向量创建张量data = torch.tensor([3, 4, 1])print('data-->', data)print('shape-->', data.shape)print('type-->', data.data.dtype)# 使用二维数据创建张量data = torch.tensor([[3, 4, 1, 2],[3, 4, 1, 5]])print("data-->", data, data.shape, data.dtype)# shape->[2,4]->2行4列# 2行：2个样本# 4列：4个特征# 测试numpy转换为张量data = np.random.randn(2, 4)data = torch.tensor(data)print("data-->", data)

重要说明：

shape属性表示张量的形状
dtype表示数据类型，如int64、float32等
二维张量在深度学习中通常表示：行数为样本数，列数为特征数

2.2 使用Tensor()创建张量

torch.Tensor()既支持数据创建，也支持形状创建：

def dm02_create_Tensor():# 根据形状创建张量:2,3data = torch.Tensor(2, 3)data = torch.Tensor([[3, 4]])# 根据数值来创建变量data = torch.Tensor(3)  # 创建包含3个元素的张量print("data:", data)data1 = torch.Tensor(2, 3)print("data1:", data1)# 小结：tensor和Tensor的区别# tensor: 只支持数据(数值),一般就用这种方式# Tensor: 既支持数据(数值),还支持形状，了解即可

2.3 使用特定数据类型创建张量

PyTorch提供了多种数据类型创建方法：

def dm03_create_IntTensor():# 根据形状创建data = torch.IntTensor(3, 4)print("data-->", data, data.dtype)# 根据数值创建data = torch.IntTensor([3, 4])print("data-->", data, data.dtype)# 尝试小数，会舍弃掉小数部分data = torch.IntTensor([3.5, 4.6, 5.8])print("data-->", data, data.dtype)# 使用其他数据类型data = torch.FloatTensor([3.5, 4.6, 5.8])data = torch.DoubleTensor([3.5, 4.6, 5.8])print("data-->", data)

2.4 创建线性张量

arange()方法

def dm04_create_tensor_arange_linspace():# arange(start, end, step),包括start，不包括enddata = torch.arange(0, 10, 1)print("data-->", data)data = torch.arange(0, 10)  # 默认步长为1print("data-->", data)data = torch.arange(0, 10, 2)print("data-->", data)

linspace()方法

    # linspace(start, end, steps),包左且包右data = torch.linspace(3, 10, steps=5)data = torch.linspace(0, 10, steps=11)print("data-->", data)

区别：

arange：指定步长，包左不包右
linspace：指定步数，包左且包右

2.5 创建随机张量

def dm05_crate_tensor_randn():# 设置随机种子，确保结果可重现torch.manual_seed(2)torch.random.manual_seed(2)  # 上面两行代码等价# 创建2行3列的随机张量data = torch.randn(2, 3)print(data)# 查看随机种子print(torch.initial_seed())print(torch.random.initial_seed())

2.6 创建全0和全1张量

def dm06_create_tensor_zero_one():# 创建全1张量data = torch.ones(3, 4)print("data-->", data)print("shape-->", data.shape)  # [3,4]print("size-->", data.size())  # [3,4]# 结论：在PyTorch中，shape(属性)和size(方法)是一样的# 使用ones_like创建张量，根据data的形状创建data1 = torch.ones_like(data)print("data1-->", data1)# 创建全0张量data = torch.zeros(2, 3)print("data-->", data)data1 = torch.zeros_like(data)print("data1-->", data1)

三、张量类型转换

3.1 张量数据类型转换

def dm07_type_cast():data = torch.full([2, 3], 10)print("data-->", data, data.dtype)# 方式一：type(torch.XXXTensor)data1 = data.type(torch.DoubleTensor)data1 = data.type(torch.FloatTensor)print("data1-->", data1, data1.dtype)# 方式二：xxx()方法data2 = data.double()print("data2-->", data2, data2.dtype)

3.2 张量与NumPy互转

张量转NumPy

def dm01_tensor2numpy():data_tensor = torch.tensor([2, 3, 4])print("data_tensor1-->", data_tensor)# 转换为numpy（深拷贝）data_numpy = data_tensor.numpy().copy()print("data_numpy1-->", data_numpy)# 修改numpy的值data_numpy[0] = 200print("data_numpy2-->", data_numpy)print("data_tensor2-->", data_tensor)  # 原张量不受影响# 使用np.array()转换data_numpy = np.array(data_tensor)print("data_numpy-->", data_numpy)

NumPy转张量

def dm02_numpy2tensor():data_numpy = np.array([2, 3, 4])print("data_numpy1-->", data_numpy)# 方法一：使用torch.from_numpy()data_tensor = torch.from_numpy(data_numpy.copy())print("data_tensor1-->", data_tensor)# 方法二：使用torch.tensor()data_tensor = torch.tensor(data_numpy)print("data_tensor1-->", data_tensor)

3.3 标量张量转数字

def dm03_tensor2number():# 0维数组(标量张量)data = torch.tensor(3)print(data)# 1维数组(向量)data = torch.tensor([3])print(data)# 2维数组(矩阵)data = torch.tensor([[3]])print(data)# 转换为纯数字data = torch.tensor([30])print(data.item())  # 只能转换包含单个元素的张量data = torch.tensor(30)print(data.item())

四、张量基本运算

4.1 基本数学运算

def dm01_basic_calc():torch.manual_seed(2)data = torch.randint(0, 10, (3, 2))print("data-->", data)# 广播机制：要么维度相同，要么维度为1# 加法（带下划线会修改原数据）data2 = data.add_(1)print("data2-->", data2)# 其他运算print('sub-->', data.sub(1))  # 减法print('mul-->', data.mul(2))  # 乘法print('div-->', data.div(2))  # 除法print('neg-->', data.neg())   # 取负号

4.2 点乘运算

def dm02_point_mul():torch.manual_seed(2)data = torch.randint(0, 10, (3, 2))print("data-->", data)# 点乘data1 = data * 3print("data1-->", data1)data2 = data.mul(3)print("data2-->", data2)# 矩阵点乘（需要满足广播规则）matrix_x = torch.tensor([[3, 3]])data3 = data * matrix_xprint("data3-->", data3)

4.3 矩阵乘法

def dm03_matrix_mul():data1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])data2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])print("data1-->", data1.shape)print("data2-->", data2.shape)# 矩阵乘法print("data1 @ data2-->", data1 @ data2)print("data1 @ data2-->", data1.matmul(data2))