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1 导入必备库

import torch
import numpy as np

2 张量的运算

张量的运算规则、切片索引规则与numpy类似，运算中遵循广播原则和同形状同位置元素对齐运算原则

t1 = torch.randn(2,3)
t2 = torch.ones(2,3)
print('t1=',t1)
print('t1+3=',t1+3)
print('t1+t2=',t1+t2)        #同位置元素相加
print('t1.add(t2)=',t1.add(t2))   #等价t1+t2print('t1=',t1)
t1.add_(t2)         # add_方法表示就地改变原值,不需要存放在其它变量内
print('t1.add_(t2)=',t1)

输出：

t1= tensor([[-1.1872,  1.4624,  0.1379],[ 1.0701, -2.6139, -1.2106]])
t1+3= tensor([[1.8128, 4.4624, 3.1379],[4.0701, 0.3861, 1.7894]])
t1+t2= tensor([[-0.1872,  2.4624,  1.1379],[ 2.0701, -1.6139, -0.2106]])
t1.add(t2)= tensor([[-0.1872,  2.4624,  1.1379],[ 2.0701, -1.6139, -0.2106]])
t1= tensor([[-1.1872,  1.4624,  0.1379],[ 1.0701, -2.6139, -1.2106]])
t1.add_(t2)= tensor([[-0.1872,  2.4624,  1.1379],[ 2.0701, -1.6139, -0.2106]])

3 张量的算数运算

张量的算数运算包括：abs(绝对值)、cunsum(累加)、divide(除)、floor_divide(整除)、mean(均值)、min(最小值)、max(最大值)、multiply(乘)等，矩阵转置常用(tensor.T)和矩阵乘法用(matmul或@)

print('t1.matmul(t2.T)=',t1.matmul(t2.T))
print('t1 @ (t2.T)=',t1 @ (t2.T))

输出：

t1.matmul(t2.T)= tensor([[3.4131, 3.4131],[0.2456, 0.2456]])
t1 @ (t2.T)= tensor([[3.4131, 3.4131],[0.2456, 0.2456]])

4 一个元素的张量可以使用tensor.item()方法转成标量

t3 = t1.sum()
print('t3=',t3,type(t3))
print('t3.item()=', t3.item(),type(t3.item()))

输出：

t3= tensor(3.6586) <class 'torch.Tensor'>
t3.item()= 3.658644914627075 <class 'float'>

5 torch.from_numpy()和tensor.numpy()

使用torch.from_numpy()方法将ndarray转成张量，使用tensor.numpy()方法得到对应的ndarray数组，它们共用相同内存

a = np.random.randn(2,3)
print('a= ', a)
t = torch.from_numpy(a)
print('t= ', t)
print('t.numpy()=',t.numpy())

输出：

a=  [[-0.17144614  0.03711562 -0.40770295][ 0.64600264 -1.39858095  0.41699902]]
t=  tensor([[-0.1714,  0.0371, -0.4077],[ 0.6460, -1.3986,  0.4170]], dtype=torch.float64)
t.numpy()= [[-0.17144614  0.03711562 -0.40770295][ 0.64600264 -1.39858095  0.41699902]]

6 张量的变形

tensor.size()方法和tensor.shape属性返回张量的形状。

改变张量的形状用tensor.view()方法，相当于numpy中的reshape方法

t = torch.randn(4,6)
print('shape返回张量的形状: t.shape=',t.shape)
t1 = t.view(3,8)
print('view改变形状: t1.shape=',t1.shape)
# 将tensor矩阵展平，-1表示长度自动计算
t1 = t.view(-1,1)
print('view展平: t1.shape=',t1.shape)# 使用view增加维度，总元素个数不变
t1 = t.view(1,4,6)
print('view增加维度: t1.shape=',t1.shape)# 当维度为1时，使用torch.squeeze()去掉长度为1的维度，相应的torch.unsqueeze()增加长度为1的维度
print('t1.shape=',t1.shape)
t2 = torch.squeeze(t1)  # 去掉长度为1的维度
print('squeeze去掉1维度: t2.shape=',t2.shape)
t3 = torch.unsqueeze(t2,0)
print('unsqueeze增加1维度: t2.shape=',t3.shape)

输出;

shape返回张量的形状: t.shape= torch.Size([4, 6])
view改变形状: t1.shape= torch.Size([3, 8])
view展平: t1.shape= torch.Size([24, 1])
view增加维度: t1.shape= torch.Size([1, 4, 6])
t1.shape= torch.Size([1, 4, 6])
squeeze去掉1维度: t2.shape= torch.Size([4, 6])
unsqueeze增加1维度: t2.shape= torch.Size([1, 4, 6])

7 张量的自动微分

requires_grad属性设置为True时，Pytorch会跟踪此张量所有计算，并可调用backward() 计算所有梯度，梯度将累加到grad属性中。
grad_fn属性指向运算生成此张量的方法。

t = torch.ones(2,2,requires_grad= True)
print('是否跟踪计算梯度：', t.requires_grad)
print('输出梯度：', t.grad)
print('生成此张量的方法：', t.grad_fn)y = t + 5
print('y= ', y)
print('y.grad_fn=',y.grad_fn)z = y * 2
out = z.mean()
print('out=',out)# 对out微分:d(out)/d(t)
out.backward()
print('t.grad=',t.grad)

输出：

是否跟踪计算梯度： True
输出梯度： None
生成此张量的方法： None
y=  tensor([[6., 6.],[6., 6.]], grad_fn=<AddBackward0>)
y.grad_fn= <AddBackward0 object at 0x000002A7D34E8248>
out= tensor(12., grad_fn=<MeanBackward0>)
t.grad= tensor([[0.5000, 0.5000],[0.5000, 0.5000]])

8 使用with torch.no_grad():包含上下文中使其不再跟踪计算

print('是否跟踪计算梯度：', t.requires_grad)
print('是否跟踪计算梯度：', (t+2).requires_grad)with torch.no_grad():print('是否跟踪计算梯度：', (t+2).requires_grad)

输出：

是否跟踪计算梯度： True
是否跟踪计算梯度： True
是否跟踪计算梯度： False

9 使用tensor.detach()分离出张量的值

print('是否跟踪计算梯度：', out.requires_grad)
# s1  = out.data()  #获取值
s = out.detach()print('是否跟踪计算梯度：',s.requires_grad)

输出：

是否跟踪计算梯度： True
是否跟踪计算梯度： False

10 requirs_grad_()方法改变张量的跟踪属性，是否需要追踪计算

print('是否跟踪计算梯度：', t.requires_grad)
t.requires_grad_(False)
print('是否跟踪计算梯度：', t.requires_grad)

输出：

是否跟踪计算梯度： True
是否跟踪计算梯度： False