pytorch基础知识-tensor张量的创建 上
pytorch基础知识-tensor张量的创建 上
用户6719124
发布于 2019-11-17 23:34:37
发布于 2019-11-17 23:34:37
张量是pytorch神经网络的血液，没有血液的流通就没有整个pytorch躯体的运转。本文将介绍tensor的创建方法，其中包含了多种API代码需要牢记
法（1）从numpy数组中引用：
import torch
import numpy as np
a = np.array([1, 2.2])
b = torch.from_numpy(a)
print(b)输出b为
tensor([1.0000, 2.2000], dtype=torch.float64)这里可注意到1和2.2均变成了float类型的tensor张量。
若想构建矩阵，则代码为：
a = np.ones([2, 3])
# 构建了2行3列全为1的矩阵
print(a)
b = torch.from_numpy(a)
print(b)输出a和b为
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)法（2）
直接从list数据中创建
a = torch.tensor([1., 2.2])
print(a)输出a为
tensor([1.0000, 2.2000])当需要的数据量较少时，直接以此法构建tensor即可。
这里要格外注意的是
当代码为torch.Tensor时，表示的意义与torch.tensor意义不同。
b = torch.Tensor(2, 3)
# 接收的为shape类型,这里即为2行3列
print(b)输出
tensor([[8.9082e-39, 1.0194e-38, 1.4013e-45],
[0.0000e+00, 1.4013e-45, 0.0000e+00]])其API为
torch.FloatTensor(d1, d2, d3)三种方法生成未初始化的数据
# 当想申请一些未初始化的数据时，(1)使用empty参数给出shape
# torch.empty(d1, d2)
a = torch.empty(1, 2)
# (2)用FloatTensor给出shape
# torch.FloatTensor(d1, d2, d3)
b = torch.FloatTensor(1, 2)
# (3)torch.IntTensor(d1, d2, d3)类型
c = torch.IntTensor(1, 2)输出a,b,c
print(a)
print('===========')
print(b)
print('===========')
print(c)输出为
tensor([[-4.6713e-09, 4.5915e-41]])
===========
tensor([[-4.6713e-09, 4.5915e-41]])
===========
tensor([[833, 0]], dtype=torch.int32)由此可见这种创建方式创建的tensor及其不规则，有的很大，有的无穷小，有的直接为0。因此当使用这种方法时，新数据要覆盖之前的旧数据，以免会造成Nan（not a number）的错误。
注意：以维度创建张量的torch.Tensor包含了torch.FloatTensor和torch.IntTensor两种，当以torch.Tensor创建数据时，默认为FloatTensor类型创建（32位类型）。但在实际使用时可以更改默认创建参数为
# 当想改变默认创建类型时，使用set参数
torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)
a = torch.tensor(([1.1, 2]))
print(a.type())输出为
torch.DoubleTensor这样输出的即为DoubleTensor类型（64位），有更高的计算精度。
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