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 tensor 是PyTorch 中一个最基本的数据集合类型， 本文注意针对该结构类型，说明它的存储方式以及主要的操作方法。

 tensor其实是一个多维数组（元素的数据类型需一致），类似于 NumPy 的 ndarrays，但可以在 GPU 上运行。张量的维数可以是0，1…，因此这里的张量的意义也包含了数学上的标量（即维度0）、向量（即维度1）、矩阵（即维度2）。

【注】本文示例适用于pytorch2+。

1.内部数据存储理解

在了解tensor的各种方法以前，最好能理解它内部数据的存储方式，这样能更好得理解它的各种行为。

大致上，tensor由meta区和data区两部分构成，meta区保存着tensor的各种信息，如形状（shape）、数据类型（type），底层存储类（Storage）等，底层存储类管理真正的数据存储区。元素有两种存储方式：sparse和dense，sparse用于特殊场景，一般是dense non-overlapping，也就是通常意义下的“逐个元素”存储，存储区是一块内存区域（大小为总元素个数*元素大小）。

数据区保存数据，如何“解释”这些数据，由meta区的信息决定，这是tensor的运作方式。在这种结构下，tensor具有如下性质：

• 如果tensor的shape，stride不同，即使大小相同的存储区域，也可以被“解释”成不同的维度。
• 如果两个tensor的具有相同的数据区，则这两个tensor共享相同的数据，即使它们 “看上去”不同。
• 从时间成本上说，修改或复制meta区的内容比较低，而复制数据区内容则比较高，如果要关注效率，应注意哪些操作复制了数据。

从下面几个方法可以判断两个tensor数据区的“状态”：

• tensor.is_set_to(anothertensor)为true时表明这两个tensor完全一致，共享全部数据
• tensor.data_ptr() 返回底层的存储区指针，此指针相等可以来判断两个tensor数据区相同（反过来不一定成立，即如果一个内存区包含另一个内存区，即使二者不同，数据也是共享的）。
• tensor. untyped_storage()返回底层存储类，通过id操作符来判断两个tensor是否共享底层存储类（如果是则意味着有相同存储区）。
• tensor.equal仅从shape和数据的值来 判断两个tensor是否相等，而不管它们是否是共享数据。

meta区由两个关键属性shape和stride决定存储区数据的“解释”方式。Shape比较好理解，就是各维度大小（各维度下元素的个数，其乘积是总存储区大小）。Stride是各维度下相邻元素的间隔。

例如，假设存储区共24个数，从1到24，shape为(2,3,4)，stride为(12,4,1)。从shape角度看（从后到前），每4个元素组成“末级块”，3个“末级块”组成“次末级块”，依次类推；从stride角度看（从后到前），“末级块”中相邻元素的间隔为1，“次末级块”相邻元素的间隔为4，依次类推，如下图所示。

注意，上面示例中，数据是按“行连续”放置（C/C++中数组存放模式，行优先），显而易见，此时shape和stride可以相互推导，且stride呈递减排列，上级是下级的整数倍。然而，某些操作会使数据变得“不连续”，例如transpose（转置），从tensor.is_contiguous()可以返回数据是否按“行连续”放置状态，如果此状态为假，shape和stride变得不能相互推导。

同样对上例，执行

anothertensor=torch.transpose(tensor,1,2)
print(anothertensor.data_ptr(), tensor.data_ptr() 
print(anothertensor.shape(), tensor.shape())
print(anothertensor.stride(), tensor.stride())

从运行结果，可以看到tensor和anothertensor的数据是共享的，tensor是按“行连续”的，而antothertensor则不是，另外，转置后，shape和stride的第2维与3维交换了，变成shape(2,4,3)和stride(12,1,4)，同样可以采用上面的方法进行示意，如下图所示。

最内层的数据之间间隔为4，由3个数组成，即为[1,5,9]，次内层的第2个元素与上个元素的间隔是1，即将第1个元素[1,4,9]中每个整体后移1个间隔，即为[2,6,10]，次内层第2个元素为[3,7,11]，其余类推。如果按“行连续”，与shape(2,4,3)对应的stride为(12,3,1)，显然，按“行连续”与“非行连续”展示存储区的数据，结果是不一样的。

因此，如果数据按“行连续”，根据shape或stride都可以展示数据，如果“不连续”，则要根据shape和stride展示数据。

最后，稍微说一下memory_format，它是tensor.is_contiguous的参数，实际上，tensor.is_contiguous是检查tensor的数据放置模式是否与memory_format一致，缺省时memory_format=torch.contiguous_format，也就是检查是否按行连续。memory_format有4个选项值：

• torch.contiguous_format:也就是通常的按行连续（C语言数组存放模式）
• torch.channels_last: 专门针对“2d图像”数据（4个维度），stride按NHWC顺序。
• torch.channels_last_3d: 专门针对“视频图像”数据（5个维度）stride按NDHWC顺序。
• torch.preserve_format:如果torch.contiguous_format，则不发生变化，否则遵循torch.contiguous_format方式。

其中N:batch,D:Time,H:height,W:width,C:channel

一般情况下，pytorch中图像的存储方式是CHW，其stride为（H*W,W,1），HWC方式与bmp文件格式类似，CHW与HWC如下图所示，HWC的stride为(1,3*W,3)，以上假设C=3。

channels_last与channels_last_3d都是针对图像训练数据的，目的是提高运行速度（pytorch，tensorflow都引用了XNNPACK，一个开源的高效的神经网络库，而XNNPACK采用channels_last格式数据）。关于channel_last存储模式，可参考https://pytorch.org/blog/tensor-memory-format-matters/，以及内存模式中数据的表达，可参考https://oneapi-src.github.io/oneDNN/dev_guide_understanding_memory_formats.html

 2.tensor的创建

tensor有很多种创建方式，包括创建+不初始元素，创建+按特定方式初始化化元素，从python的list或numpy的narray转换创建等。以下是一些示例。

tensor1 = torch.tensor([[[0,1,2,3,4],[0,1,2,3,4],[0,1,2,3,4]]])   #接受从list或tuple的内容创建，1*3*5
tensor2 = torch.Tensor([[[0,1,2,3,4],[0,1,2,3,4],[0,1,2,3,4]]])   #接受从list或tuple的内容创建，1*3*5
tensor3 = torch.Tensor(1,3,5)   #也接受维度信息,元素随机值，1*3*5，tensor不行
tensor4=torch.tensor(2)  #其实是一个标量，0维，值为2，shape为torch.Size([])
tensor5=torch.FloatTensor(2)  #1维向量，2个（随机）值tensor6 =torch.empty ((2,3))  # 2*3的矩阵，第1个参数为*size，因而也可写[2,3]，或2,3,下同
tensor7 = torch.full((2,3),2)  #2*3矩阵，元素都填充为2
tensor8 = torch.ones((2,3))  #相当于full((2,3),1)
tensor9 = torch.zeros ((2,3)) #相当于full((2,3],0)
tensor10= torch.eye(3,2)   #创建3*2矩阵，其中包含的2*2方阵为单位阵，不支持3维及以上
tensor11 =torch.rand/randn (2,3)  #2*3矩阵，从[0-1]平均/标准正态分布中随机选取数据填充元素tensor12 =torch.as_tensor(anothorarray)
tensor13 =torch.from_numpy(ndarray)
tensor14 = torch.linspace(1,16,16).view(2,4,2)   #创建一个数值线性增长（1-16）的2*4*2的Tensor
tensor15 =torch.empty_like /rand_like(anothertensor) /  # 与anothertensor的维度相同
tensor16= torch.zeros([2,3],dtype=torch.float64,device=torch.device('cuda:0'))   #指定类型和设备

在创建过程中，如果tensor的数据来自其它数据源，则应注意tensor数据与这个“数据源”的关系，即这两者的数据是共享还是各自独立。例如，

• tensor1的传入参数是数组，tensor会以“copy”方式创建，二者独立; 注：以torch.tensor()方式创建的tensor总是以“copy”方式创建。
• 采用as_tensor方法，情况比较复杂，首先尝试采用共享，不行的话采用”copy”。
• from_numpy创建的tensor与numpy共享数据。

从已有Tensor创建相同的Tensor有几个方法：

tensor  =torch.clone(anothertensor)  或 tensor =anothertensor.clone()
tensor.copy_(anothertensor)   或 tensor = torch.empty_like(anothertensor).copy_( anothertensor)
tensor  = anothertensor.detach()

clone创建的tensor与源tensor不共享data数据，需要注意，clone被当作一种“运算”（就如同Atensor=Btensor+Ctensor中“+”一样），因而clone的tensor与源tensor通过“计算图”关联（clone的tensor是源tensor某种运算的结果），在反向传播计算时，clone的tensor结果会累积到是源tensor。简单说，就是clone的tensor与源tensor数据独立，反向梯度计算有联系。（关于计算图，参阅下面内容）

copy_在使用之前，tensor需要先创建（第1个示例表示前面已创建，第2个示例中采用了torch.empty_like），然后从anothertensor中“copy”数据，tensor与anothertensor的总数据个数必须一致，但各维度可以不同，它们在操作完成后不再有任何关系。

detach的功能与clone正好相对，detach的tensor与源tensor共享数据，但detach不是一种“运算”，因而二者在反向梯度计算中没有关系，并且detach的tensor会设置其requires_grad为False。

2.tensor信息

创建tensor后或在尤其在调试中，经常需要查看tensor的结构信息，以下是一个查看tenso的信息的方法：

def tensor_info(t):if not isinstance(t,torch.Tensor):return f"not a tensor object:{type(t)}"device=t.device # cpudtype =t.dtypeshape =t.shape   # 尺寸ndim  =t.ndim    #维度nbytes= t.nbytes if hasattr(t,"nbytes") else None         # this attribute doesnot exist in low versions itemsize=t.element_size()itemcount=t.nelement()     #element count totallyreturn f"device={device}, dtype={dtype}, shape={shape}, ndim={ndim}, nbytes={nbytes}, itemsize={itemsize}, count={itemcount}";

特别说明的是tensor的维度信息，有下面两个方法:tensor.size()和tensor.shape，它们返回的是同一个类型torch.Size，注意前者是类的函数，后者是类的属性，如果需要某一维度的大小(示例是第2个维度)，调用方法如下：

tensor.size()[1]
tensor.shape[1]