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深度学习 – 初步认识Torch

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一，认识人工智能

1.1 人工智能的本质

1. 本质是数学计算
2. 数学是理论关键
3. 计算机是实现关键：算力
4. 新的有效算法，需要更大的算力

​ NLP（说话，听）、CV（眼睛）、自动驾驶、机器人（肢体动作）、大模型

1.2 人工智能的实现过程

三要素：数据、网络、算力

① 神经网络：找到合适的数学公式；

② 训练：用已有数据训练网络，目标是求最优解；

③ 推理：用模型预测新样本；

二，认识Torch

2.1简介

PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它提供了一种灵活、高效、易于学习的方式来实现深度学习模型。PyTorch最初由Facebook开发，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。

​ PyTorch使用张量（tensor）来表示数据，可以轻松地处理大规模数据集，且可以在GPU上加速。

​ PyTorch提供了许多高级功能，如**自动微分（automatic differentiation）、自动求导（automatic gradients）**等，这些功能可以帮助我们更好地理解模型的训练过程，并提高模型训练效率。

2.2 概述

PyTorch会将数据封装成张量（Tensor）进行计算，所谓张量就是元素为相同类型的多维矩阵。

张量可以在 GPU 上加速运行。

• 张量是一个多维数组，通俗来说可以看作是扩展了标量、向量、矩阵的更高维度的数组。张量的维度决定了它的形状（Shape），例如：

  • 标量 是 0 维张量，如 a = torch.tensor(5)

  • 向量 是 1 维张量，如 b = torch.tensor([1, 2, 3])

  • 矩阵 是 2 维张量，如 c = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

  • 更高维度的张量，如3维、4维等，通常用于表示图像、视频数据等复杂结构。

  • 动态计算图：PyTorch 支持动态计算图，这意味着在每一次前向传播时，计算图是即时创建的。

  • GPU 支持：PyTorch 张量可以通过 .to('cuda') 移动到 GPU 上进行加速计算。

  • 自动微分：通过 autograd 模块，PyTorch 可以自动计算张量运算的梯度，这对深度学习中的反向传播算法非常重要。

  • PyTorch中有3种数据类型：浮点数、整数、布尔。其中，浮点数和整数又分为8位、16位、32位、64位，加起来共9种。原因是：场景不同，对数据的精度和速度要求不同。通常，移动或嵌入式设备追求速度，对精度要求相对低一些。精度越高，往往效果也越好，自然硬件开销就比较高。

2.3 Tensor的创建

2.3.1 torch.tensor

根据指定的数据创建张量

import torch#使用tensor创建张量
def text1():t1=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32,device='cuda')print(t1)print(t1.shape)print(t1.size())#和shapS作用一样print(t1.dtype)if __name__ == '__main__':text1()

tensor([1., 2., 3.], device='cuda:0')
torch.Size([3])
torch.Size([3])
torch.float32

2.3.2 torch.Tensor

根据形状创建张量，其也可用来创建指定数据的张量

#使用Tensor构造函数，构建张量
#强制将数据类型装换位float32
def text2():t1=torch.Tensor([1,2,3])print(t1)print(t1.size())print(t1.dtype)if __name__ == '__main__':# text1()text2()

python
tensor([1., 2., 3.])
torch.Size([3])
torch.float32

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

三，创建线性和随机张量

3.1创建线性张量

import torch
import numpy as np
# 设置打印精度
torch.set_printoptions(sci_mode=False)def test01():#创建线性张量r1=torch.arange(1,10,2)print(r1)#在指定空间按照元素个数生成张量r2=torch.linspace(1,10,10)#创建一个从一到十的线性张量print(r2)r3=torch.linspace(3,10000,10)#创建一个从3到10000的线性张量print(r3)if __name__ == '__main__':test01()

tensor([1, 3, 5, 7, 9])
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])
tensor([    3.0000,  1113.7778,  2224.5557,  3335.3335,  4446.1113,  5556.8887,6667.6665,  7778.4443,  8889.2227, 10000.0000])

3.2 随机张量

使用torch.randn 创建随机张量

3.2.1 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。

import torchdef test01():torch.manual_seed(1)print(torch.initial_seed())

1

3.2.2 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。

def test02():#首先设置随机数种子torch.manual_seed(225)#生成一个5*5的矩阵，1到3的随机数x = torch.randint(1, 6, (5, 5))print(x)#randn 生成正太分布的随机数Ss1=torch.randn(2,3)print(s1)

tensor([[5, 1, 5, 3, 3],[2, 5, 4, 3, 2],[1, 4, 3, 2, 3],[1, 2, 5, 3, 4],[4, 1, 5, 5, 2]])
tensor([[ 0.5403,  1.1903,  0.5832],[ 1.5792,  1.5763, -0.6938]])

四，Tensor常见属性

张量有device、dtype、shape等常见属性

4.1常见属性

import torchdef test01():x = torch.tensor([1, 2, 3])print(x.dtype)# torch.int64print(x.device)# cpuprint(x.requires_grad)# Falseprint(x.shape)# torch.Size([3]),表示一维向量，长度为3print(x.size())# torch.Size([3]),表示一维向量，长度为3print(x.ndimension())# 1，张量维度print(x.numel())# 3，元素总数print(x.dim())# 1，张量维度数if __name__ == '__main__':test01()

torch.int64
cpu
False
torch.Size([3])
torch.Size([3])
1
3
1

4.2 切换设备

import torchdef test01():#在创建当量时制定devicex = torch.randint(1, 3, (5, 5), device='cuda')print(x)#使用to方法将数据移动到GPU#转换后要重新赋值y=torch.tensor([1,2,3])y = y.to('cuda')print(y.device)#使用cuda()或cpu()方法  z=torch.tensor([1,2,3],device='cuda')z=z.cpu()print(z.device)if __name__ == '__main__':test01()

tensor([[2, 2, 1, 2, 2],[1, 2, 1, 2, 1],[1, 1, 2, 1, 1],[1, 2, 1, 2, 2],[2, 2, 2, 1, 2]], device='cuda:0')
cuda:0
cpu

4.3类型转换

import torchdef test01():#在创建当量时制定devicex = torch.randint(1, 3, (5, 5), device='cuda')print(x)#使用to方法将数据移动到GPU#转换后要重新赋值y=torch.tensor([1,2,3])y = y.to('cuda')print(y.device)#使用cuda()或cpu()方法  z=torch.tensor([1,2,3],device='cuda')z=z.cpu()print(z.device)def test02():data = torch.tensor([1,2,3])#创建张量print(data.dtype)#使用type()方法转换数据类型data = data.type(torch.float32)print(data.dtype)data = data.type(torch.int32)print(data.dtype)#使用类型方法data = data.float()#转换为float32print(data.dtype)data = data.int()#转换为int32print(data.dtype)data = data.long()#转换为int64print(data.dtype)data = data.short()#转换为int16print(data.dtype)#使用dtype属性data = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)#转换为float32print(data.dtype)if __name__ == '__main__':# test01()test02()

torch.int64
torch.float32
torch.int32
torch.float32
torch.int32
torch.int64
torch.int16
torch.float32