深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor

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torch.Tensor

是包含单一数据类型元素的多维矩阵。有几种主要的方法来创建张量，这取决于你的用途：

• 要使用预先存在的数据创建张量，可使用torch.tensor()
• 要创建具有特定大小的张量，请使用torch.*张量创建操作
• 要创建与另一个张量大小相同(类型相似)的张量，请使用torch.*_like张量创建操作
• 要创建与另一个张量类型相似但大小不同的张量，请使用tensor.new_*张量创建操作

数据类型

Torch定义了10种具有CPU和GPU变体的张量类型，如下所示：
数据类型

dtype

CPUGPU32位浮点数

torch.float32

/

torch.float

torch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensor64位浮点数torch.float64/torch.doubletorch.DoubleTensortorch.cuda.DoubleTensor16位浮点数①torch.float16/torch.halftorch.HalfTensortorch.cuda.HalfTensor16位浮点数②torch.bfloat16torch.BFloat16Tensortorch.cuda.BFloat16Tensor32位复数torch.complex32/torch.chalf--64位复数torch.complex64/torch.cfloat--128位复数torch.complex128/torch.cdouble--8位整数(无符号)torch.uint8torch.ByteTensortorch.cuda.ByteTensor8位整数(有符号)torch.int8torch.CharTensortorch.cuda.CharTensor116位整数(有符号)torch.int16/torch.shorttorch.ShortTensortorch.cuda.ShortTensor32位整数(有符号)torch.int32/torch.inttorch.IntTensortorch.cuda.IntTensor64位整数(有符号)torch.int64/torch.longtorch.LongTensortorch.cuda.LongTensor布尔代数torch.booltorch.BoolTensortorch.cuda.BoolTensor量化的8位整数(无符号)torch.quint8torch.ByteTensor-量化的8位整数(带符号)torch.qint8torch.CharTensor-量化的32位整数(带符号)torch.qint32torch.IntTensor-量化的4位整数(无符号)torch.quint4x2torch.ByteTensor-

实例

>>> torch.tensor([[1., -1.], [1., -1.]])
tensor([[ 1.0000, -1.0000],
        [ 1.0000, -1.0000]])
>>> torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
tensor([[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]])

可以使用Python的索引和切片符号来访问和修改张量的内容：

>>> x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> print(x[1][2])
tensor(6)
>>> x[0][1] = 8
>>> print(x)
tensor([[ 1,  8,  3],
        [ 4,  5,  6]])

张量可以通过

requires_grad=True

方式创建以便

torch.autograd

记录对它们的操作，以便自动微分：

>>> x = torch.tensor([[1., -1.], [1., 1.]], requires_grad=True)
>>> out = x.pow(2).sum()
>>> out.backward()
>>> x.grad
tensor([[ 2.0000, -2.0000],
        [ 2.0000,  2.0000]])

每个张量都有一个相关的

torch.Storage

，它保存其数据。张量类还提供多维的，大步前进存储器的视图，并在其上定义数字操作。