一、tensor
tensor(张量是一个统称，其中包括很多类型)：
0阶张量：标量、常数、0-d tensor；1阶张量：向量、1-d tensor；2阶张量：矩阵、2-d tensor；……
二、pytorch如何创建张量
2.1 创建张量
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import torch t = torch.tensor([1, 2, 3]) print(t) |
2.2 tensor与ndarray的关系
两者之间可以相互转化
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import torchimport numpy as npt1 = np.array(torch.tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]))t2 = torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])) |
运行结果：
2.3 常用api
torch.empty(x,y)
创建x行y列为空的tensor。
torch.ones([x, y])
创建x行y列全为1的tensor。
torch.zeros([x,y])
创建x行y列全为0的temsor。
zeros与empty的区别
后者的数据类型是不固定的。
torch.rand(x, y)
创建3行4列的随机数，随机数是0-1。
torch.randint(low, high, size)
创建一个size的tensor，随机数为low到high之间。
torch.randn([x, y])
创建一个x行y列的tensor，随机数的分布式均值为0，方差1。
2.4 常用方法
item()：
获取tensor中的元素，注意只有
一个元素的时候才可以用。
numpy()：
转化成
ndarray类型。
size()
获取tensor的
形状。
view()
可以传参，表示获取第几个。若参数为-1，表示不确定，与另一个参数的乘积等于原始形状的乘积。 例如：原始形状为8，则
浅拷贝，tensor的形状改变。view(-1,2)⇒view(4, 2)； 参数只有-1，表示一维。
dim()
获取维度。
max()
获取最大值。
t()
转置。
transpose(x,y)
x，y是size里面返回的形状相换。
permute()
传入size()返回的形状的顺序。
transpose与permute的区别
前者传入列即可相互交换；后者传入列会根据传入的顺序来进行转化，且需要传入所有列数的索引。
取值[第一阶, 第二阶,……]
一个逗号隔开代表一个阶乘冒号代表全取
赋值[第一阶, 第二阶,……]
直接赋值即可
三、数据类型
3.1 获取数据类型
tensor.dtype
获取数据类型
设置数据类型
注意使用
tensor()不能指定数据类型。
type()
修改数据类型。
四、tensor的其他操作
4.1 相加
torch.add(x, y)
将x和y
相加。
直接相加
tensor.add()
使用add_() 可相加后直接保存在tensor中
4.2 tensor与数字的操作
tensor + 数值
五、cuda中的tensor
cuda (compute unified device architecture)，是nvidia推出的运算平台。cudatm是一种由nvidia推出的通用并行计算架构，该架构使gpu能够解决复杂的计算问题。
torch.cuda这个模块增加了对cuda tensor的支持，能够在cpu和gpu上使用相同的方法操作tensor通过.to方法能够把一个tensor转移到另外一个设备(比如从cpu转到gpu)
可以使用torch.cuda.is_available()判断电脑是否支持gpu
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45926547/article/details/116781943
