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PyTorch--Tensor

PyTorch–Tensor

几乎所有的深度学习框架背后的设计核心都是张量和计算图，PyTorch也不例外

一.Tensor的简介

Tensor，又名张量，可能对这个名词似曾相识，因它不仅在PyTorch中出现过，它也是Theano、TensorFlow、

Torch和MxNet中重要的数据结构。关于张量的本质不乏深度的剖析，但从工程角度来讲，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）和更高维的数组（高阶数据）。Tensor和Numpy的ndarrays类似，但PyTorch的tensor支持GPU加速。

本节将系统讲解tensor的使用，力求面面俱到，但不会涉及每个函数。对于更多函数及其用法，读者可通过在IPython/Notebook中使用函数名加?查看帮助文档，或查阅PyTorch官方文档[1]。

# Let's begin
from __future__ import print_function
import torch  as t

二.Tensor基础操作

学习过Numpy的读者会对本节内容感到非常熟悉，因tensor的接口有意设计成与Numpy类似，以方便用户使用。但不熟悉Numpy也没关系，本节内容并不要求先掌握Numpy。

从接口的角度来讲，对tensor的操作可分为两类：

torch.function，如torch.save等。
另一类是tensor.function，如tensor.view等。

为方便使用，对tensor的大部分操作同时支持这两类接口，在本书中不做具体区分，如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。

而从存储的角度来讲，对tensor的操作又可分为两类：

不会修改自身的数据，如 a.add(b)，加法的结果会返回一个新的tensor。
会修改自身的数据，如 a.add_(b)，加法的结果仍存储在a中，a被修改了。

函数名以_结尾的都是inplace方式, 即会修改调用者自己的数据，在实际应用中需加以区分。

1.创建Tensor

在PyTorch中新建tensor的方法有很多，具体如表3-1所示。

表3-1: 常见新建tensor的方法

函数	功能
Tensor(*sizes)	基础构造函数
ones(*sizes)	全1Tensor
zeros(*sizes)	全0Tensor
eye(*sizes)	对角线为1，其他为0
arange(s,e,step	从s到e，步长为step
linspace(s,e,steps)	从s到e，均匀切分成steps份
rand/randn(*sizes)	均匀/标准分布
normal(mean,std)/uniform(from,to)	正态分布/均匀分布
randperm(m)	随机排列

其中使用Tensor函数新建tensor是最复杂多变的方式，它既可以接收一个list，并根据list的数据新建tensor，也能根据指定的形状新建tensor，还能传入其他的tensor，下面举几个例子。

# 指定tensor的形状
a = t.Tensor(2, 3)
a # 数值取决于内存空间的状态

tensor([[ 0.0000e+00,  0.0000e+00, -9.9442e-20],
        [ 7.4549e-43,  0.0000e+00,  0.0000e+00]])

# 用list的数据创建tensor
b = t.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b

tensor([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.]])

b.tolist() # 把tensor转为list

[[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]

tensor.size()返回torch.Size对象，它是tuple的子类，但其使用方式与tuple略有区别

b_size = b.size()
b_size

torch.Size([2, 3])

b.numel() # b中元素总个数，2*3，等价于b.nelement()

# 创建一个和b形状一样的tensor
c = t.Tensor(b_size)
# 创建一个元素为2和3的tensor
d = t.Tensor((2, 3))
c, d

(tensor([[-1.0767e-22,  4.5907e-41,  0.0000e+00],
         [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00]]), tensor([2., 3.]))

除了tensor.size()，还可以利用tensor.shape直接查看tensor的形状，tensor.shape等价于tensor.size()

c.shape

torch.Size([2, 3])

c.shape??

[1;31mType:[0m            Size
[1;31mString form:[0m     torch.Size([2, 3])
[1;31mLength:[0m          2
[1;31mFile:[0m            e:anacondaenvsmytensorflowlibsite-packages	orch\__init__.py
[1;31mDocstring:[0m       <no docstring>
[1;31mClass docstring:[0m
tuple() -> empty tuple
tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items

If the argument is a tuple, the return value is the same object.

需要注意的是，t.Tensor(*sizes)创建tensor时，系统不会马上分配空间，只是会计算剩余的内存是否足够使用，使用到tensor时才会分配，而其它操作都是在创建完tensor之后马上进行空间分配。其它常用的创建tensor的方法举例如下。

t.ones(2, 3)

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

t.zeros(2, 3)

tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])

t.arange(1, 6, 2)

tensor([1, 3, 5])

t.linspace(1, 10, 3)

tensor([ 1.0000,  5.5000, 10.0000])

t.randn(2, 3)

tensor([[ 1.1269, -1.2356, -0.8736],
        [ 0.3995,  0.3190, -0.2923]])

t.randperm(5) # 长度为5的随机排列

tensor([2, 0, 4, 1, 3])

t.eye(2, 3) # 对角线为1, 不要求行列数一致

tensor([[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.]])

2.常用Tensor操作

通过tensor.view方法可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据，返回的新tensor与源tensor共享内存，也即更改其中的一个，另外一个也会跟着改变。在实际应用中可能经常需要添加或减少某一维度，这时候squeeze和unsqueeze两个函数就派上用场了。

a = t.arange(0, 6)
a.view(2, 3)

tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]])

b = a.view(-1, 3) # 当某一维为-1的时候，会自动计算它的大小
b

tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]])

b.unsqueeze(1) # 注意形状，在第1维（下标从0开始）上增加“１”

tensor([[[0, 1, 2]],

        [[3, 4, 5]]])

b.unsqueeze(-2) # -2表示倒数第二个维度

tensor([[[0, 1, 2]],

        [[3, 4, 5]]])

c = b.view(1, 1, 1, 2, 3)
c.squeeze(0) # 压缩第0维的“１”

tensor([[[[0, 1, 2],
          [3, 4, 5]]]])

c.squeeze() # 把所有维度为“1”的压缩

tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]])

a[1] = 100
b # a修改，b作为view之后的，也会跟着修改

tensor([[  0, 100,   2],
        [  3,   4,   5]])

resize是另一种可用来调整size的方法，但与view不同，它可以修改tensor的大小。如果新大小超过了原大小，会自动分配新的内存空间，而如果新大小小于原大小，则之前的数据依旧会被保存，看一个例子。

b.resize_(1, 3)
b

tensor([[  0, 100,   2]])

b.resize_(3, 3) # 旧的数据依旧保存着，多出的大小会分配新空间
b

tensor([[            0,           100,             2],
        [            3,             4,             5],
        [2287625790112,             0,         65541]])

3.索引操作

Tensor支持与numpy.ndarray类似的索引操作，语法上也类似，下面通过一些例子，讲解常用的索引操作。如无特殊说明，索引出来的结果与原tensor共享内存，也即修改一个，另一个会跟着修改。

a = t.randn(3, 4)
a

tensor([[-0.5024, -0.6463, -0.2642, -0.5840],
        [-1.6994,  0.3280, -0.1238, -0.0243],
        [ 0.4037, -0.7972,  0.0713,  1.6165]])

a[0] # 第0行(下标从0开始)

tensor([-0.5024, -0.6463, -0.2642, -0.5840])

a[:, 0] # 第0列

tensor([-0.5024, -1.6994,  0.4037])

a[0][2] # 第0行第2个元素，等价于a[0, 2]

tensor(-0.2642)

a[0, -1] # 第0行最后一个元素

tensor(-0.5840)

a[:2] # 前两行

tensor([[-0.5024, -0.6463, -0.2642, -0.5840],
        [-1.6994,  0.3280, -0.1238, -0.0243]])

a[:2, 0:2] # 前两行，第0,1列

tensor([[-0.5024, -0.6463],
        [-1.6994,  0.3280]])

print(a[0:1, :2]) # 第0行，前两列 
print(a[0, :2]) # 注意两者的区别：形状不同

tensor([[-0.5024, -0.6463]])
tensor([-0.5024, -0.6463])

a > 1 # 返回一个ByteTensor

tensor([[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1]], dtype=torch.uint8)

a[a>1] # 等价于a.masked_select(a>1)
# 选择结果与原tensor不共享内存空间

tensor([1.6165])

a[t.LongTensor([0,1])] # 第0行和第1行

tensor([[-0.5024, -0.6463, -0.2642, -0.5840],
        [-1.6994,  0.3280, -0.1238, -0.0243]])

其它常用的选择函数如表3-2所示。

表3-2常用的选择函数

函数	功能
index_select(input, dim, index)	在指定维度dim上选取，比如选取某些行、某些列
masked_select(input, mask)	例子如上，a[a>0]，使用ByteTensor进行选取
non_zero(input)	非0元素的下标
gather(input, dim, index)	根据index，在dim维度上选取数据，输出的size与index一样

gather是一个比较复杂的操作，对一个2维tensor，输出的每个元素如下：

out[i][j] = input[index[i][j]][j]  # dim=0
out[i][j] = input[i][index[i][j]]  # dim=1

三维tensor的gather操作同理，下面举几个例子。

a = t.arange(0, 16).view(4, 4)
a

tensor([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 15]])

# 选取对角线的元素
index = t.LongTensor([[0,1,2,3]])
a.gather(0, index)

tensor([[ 0,  5, 10, 15]])

# 选取反对角线上的元素
index = t.LongTensor([[3,2,1,0]]).t()
a.gather(1, index)

tensor([[ 3],
        [ 6],
        [ 9],
        [12]])

# 选取反对角线上的元素，注意与上面的不同
index = t.LongTensor([[3,2,1,0]])
a.gather(0, index)

tensor([[12,  9,  6,  3]])

# 选取两个对角线上的元素
index = t.LongTensor([[0,1,2,3],[3,2,1,0]]).t()
b = a.gather(1, index)
b

tensor([[ 0,  3],
        [ 5,  6],
        [10,  9],
        [15, 12]])

与gather相对应的逆操作是scatter_，gather把数据从input中按index取出，而scatter_是把取出的数据再放回去。注意scatter_函数是inplace操作。

out = input.gather(dim, index)
-->近似逆操作
out = Tensor()
out.scatter_(dim, index)

4.高级索引

PyTorch在0.2版本中完善了索引操作，目前已经支持绝大多数numpy的高级索引[2]。高级索引可以看成是普通索引操作的扩展，但是高级索引操作的结果一般不和原始的Tensor贡献内出。

x = t.arange(0,27).view(3,3,3)
x

tensor([[[ 0,  1,  2],
         [ 3,  4,  5],
         [ 6,  7,  8]],

        [[ 9, 10, 11],
         [12, 13, 14],
         [15, 16, 17]],

        [[18, 19, 20],
         [21, 22, 23],
         [24, 25, 26]]])

x[[1, 2], [1, 2], [2, 0]] # x[1,1,2]和x[2,2,0]

tensor([14, 24])

x[[2, 1, 0], [0], [1]] # x[2,,0,1],x[1,0,1],x[0,0,1]

tensor([19, 10,  1])

x[[0, 2], ...] # x[0] 和 x[2]

tensor([[[ 0,  1,  2],
         [ 3,  4,  5],
         [ 6,  7,  8]],

        [[18, 19, 20],
         [21, 22, 23],
         [24, 25, 26]]])

5.Tensor类型

Tensor有不同的数据类型，如表3-3所示，每种类型分别对应有CPU和GPU版本(HalfTensor除外)。默认的tensor是FloatTensor，可通过t.set_default_tensor_type 来修改默认tensor类型(如果默认类型为GPU tensor，则所有操作都将在GPU上进行)。Tensor的类型对分析内存占用很有帮助。例如对于一个size为(1000, 1000, 1000)的FloatTensor，它有1000*1000*1000=10^9个元素，每个元素占32bit/8 = 4Byte内存，所以共占大约4GB内存/显存。HalfTensor是专门为GPU版本设计的，同样的元素个数，显存占用只有FloatTensor的一半，所以可以极大缓解GPU显存不足的问题，但由于HalfTensor所能表示的数值大小和精度有限[3]，所以可能出现溢出等问题。

表3-3: tensor数据类型

数据类型	CPU tensor	GPU tensor
32-bit 浮点	torch.FloatTensor	torch.cuda.FloatTensor
64-bit 浮点	torch.DoubleTensor	torch.cuda.DoubleTensor
16-bit 半精度浮点	N/A	torch.cuda.HalfTensor
8-bit 无符号整形(0~255)	torch.ByteTensor	torch.cuda.ByteTensor
8-bit 有符号整形(-128~127)	torch.CharTensor	torch.cuda.CharTensor
16-bit 有符号整形	torch.ShortTensor	torch.cuda.ShortTensor
32-bit 有符号整形	torch.IntTensor	torch.cuda.IntTensor
64-bit 有符号整形	torch.LongTensor	torch.cuda.LongTensor

各数据类型之间可以互相转换，type(new_type)是通用的做法，同时还有float、long、half等快捷方法。CPU tensor与GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu方法实现。Tensor还有一个new方法，用法与t.Tensor一样，会调用该tensor对应类型的构造函数，生成与当前tensor类型一致的tensor。

# 设置默认tensor，注意参数是字符串
t.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor')

a = t.Tensor(2,3)
a # 现在a是IntTensor

tensor([[2.8025969286e-45, 0.0000000000e+00, 1.1210387715e-44],
        [0.0000000000e+00, 0.0000000000e+00, 0.0000000000e+00]])

# 把a转成FloatTensor，等价于b=a.type(t.FloatTensor)
b = a.float() 
b

tensor([[2.8025969286e-45, 0.0000000000e+00, 1.1210387715e-44],
        [0.0000000000e+00, 0.0000000000e+00, 0.0000000000e+00]])

c = a.type_as(b)
c

tensor([[2.8025969286e-45, 0.0000000000e+00, 1.1210387715e-44],
        [0.0000000000e+00, 0.0000000000e+00, 0.0000000000e+00]])

d = a.new(2,3) # 等价于torch.IntTensor(3,4)
d

tensor([[-1.0766777531e-22,  4.5906537691e-41,  0.0000000000e+00],
        [ 0.0000000000e+00,  0.0000000000e+00,  0.0000000000e+00]])

# 查看函数new的源码
a.new??

[1;31mDocstring:[0m <no docstring>
[1;31mType:[0m      builtin_function_or_method

# 恢复之前的默认设置
t.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor')

6.逐元素操作

这部分操作会对tensor的每一个元素(point-wise，又名element-wise)进行操作，此类操作的输入与输出形状一致。常用的操作如表3-4所示。

表3-4: 常见的逐元素操作

函数	功能
abs/sqrt/div/exp/fmod/log/pow…	绝对值/平方根/除法/指数/求余/求幂…
cos/sin/asin/atan2/cosh…	相关三角函数
ceil/round/floor/trunc	上取整/四舍五入/下取整/只保留整数部分
clamp(input, min, max)	超过min和max部分截断
sigmod/tanh…	激活函数

对于很多操作，例如div、mul、pow、fmod等，PyTorch都实现了运算符重载，所以可以直接使用运算符。如a ** 2 等价于torch.pow(a,2), a * 2等价于torch.mul(a,2)。

其中clamp(x, min, max)的输出满足以下公式：

clamp常用在某些需要比较大小的地方，如取一个tensor的每个元素与另一个数的较大值。

a = t.arange(0, 6).view(2, 3)
a=t.LongTensor()
t.cos(a)

tensor([], dtype=torch.int64)

a % 3 # 等价于t.fmod(a, 3)

tensor([], dtype=torch.int64)

a ** 2 # 等价于t.pow(a, 2)

tensor([], dtype=torch.int64)

# 取a中的每一个元素与3相比较大的一个 (小于3的截断成3)
print(a)
t.clamp(a, min=3)

tensor([], dtype=torch.int64)





tensor([], dtype=torch.int64)

7.归并操作

此类操作会使输出形状小于输入形状，并可以沿着某一维度进行指定操作。如加法sum，既可以计算整个tensor的和，也可以计算tensor中每一行或每一列的和。常用的归并操作如表3-5所示。

表3-5: 常用归并操作

函数	功能
mean/sum/median/mode	均值/和/中位数/众数
norm/dist	范数/距离
std/var	标准差/方差
cumsum/cumprod	累加/累乘

以上大多数函数都有一个参数**dim**，用来指定这些操作是在哪个维度上执行的。关于dim(对应于Numpy中的axis)的解释众说纷纭，这里提供一个简单的记忆方式：

假设输入的形状是(m, n, k)

如果指定dim=0，输出的形状就是(1, n, k)或者(n, k)
如果指定dim=1，输出的形状就是(m, 1, k)或者(m, k)
如果指定dim=2，输出的形状就是(m, n, 1)或者(m, n)

size中是否有"1"，取决于参数keepdim，keepdim=True会保留维度1。注意，以上只是经验总结，并非所有函数都符合这种形状变化方式，如cumsum。

b = t.ones(2, 3)
b.sum(dim = 0, keepdim=True)

tensor([[2., 2., 2.]])

# keepdim=False，不保留维度"1"，注意形状
b.sum(dim=0, keepdim=False)

tensor([2., 2., 2.])

b.sum(dim=1)

tensor([3., 3.])

a = t.arange(0, 6).view(2, 3)
print(a)
a.cumsum(dim=1) # 沿着行累加

tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]])





tensor([[ 0,  1,  3],
        [ 3,  7, 12]])

8.比较

比较函数中有一些是逐元素比较，操作类似于逐元素操作，还有一些则类似于归并操作。常用比较函数如表3-6所示。

表3-6: 常用比较函数

函数	功能
gt/lt/ge/le/eq/ne	大于/小于/大于等于/小于等于/等于/不等
topk	最大的k个数
sort	排序
max/min	比较两个tensor最大最小值

表中第一行的比较操作已经实现了运算符重载，因此可以使用a>=b、a>b、a!=b、a==b，其返回结果是一个ByteTensor，可用来选取元素。max/min这两个操作比较特殊，以max来说，它有以下三种使用情况：

t.max(tensor)：返回tensor中最大的一个数
t.max(tensor,dim)：指定维上最大的数，返回tensor和下标
t.max(tensor1, tensor2): 比较两个tensor相比较大的元素

至于比较一个tensor和一个数，可以使用clamp函数。下面举例说明。

a = t.linspace(0, 15, 6).view(2, 3)
a

tensor([[ 0.,  3.,  6.],
        [ 9., 12., 15.]])

b = t.linspace(15, 0, 6).view(2, 3)
b

tensor([[15., 12.,  9.],
        [ 6.,  3.,  0.]])

a>b

tensor([[0, 0, 0],
        [1, 1, 1]], dtype=torch.uint8)

a[a>b] # a中大于b的元素

tensor([ 9., 12., 15.])

t.max(a)

tensor(15.)

t.max(b, dim=1) 
# 第一个返回值的15和6分别表示第0行和第1行最大的元素
# 第二个返回值的0和0表示上述最大的数是该行第0个元素

(tensor([15.,  6.]), tensor([0, 0]))

t.max(a,b)

tensor([[15., 12.,  9.],
        [ 9., 12., 15.]])

# 比较a和10较大的元素
t.clamp(a, min=10)

tensor([[10., 10., 10.],
        [10., 12., 15.]])

8.线性代数

PyTorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack，其用法和接口都与之类似。常用的线性代数函数如表3-7所示。

表3-7: 常用的线性代数函数

函数	功能
trace	对角线元素之和(矩阵的迹)
diag	对角线元素
triu/tril	矩阵的上三角/下三角，可指定偏移量
mm/bmm	矩阵乘法，batch的矩阵乘法
addmm/addbmm/addmv/addr/badbmm…	矩阵运算
t	转置
dot/cross	内积/外积
inverse	求逆矩阵
svd	奇异值分解

具体使用说明请参见官方文档[4]，需要注意的是，矩阵的转置会导致存储空间不连续，需调用它的.contiguous方法将其转为连续。

b = a.t()
b.is_contiguous()

False

b.contiguous()

tensor([[ 0.,  9.],
        [ 3., 12.],
        [ 6., 15.]])

三.Tensor和Numpy

Tensor和Numpy数组之间具有很高的相似性，彼此之间的互操作也非常简单高效。需要注意的是，Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久，支持丰富的操作，所以当遇到Tensor不支持的操作时，可先转成Numpy数组，处理后再转回tensor，其转换开销很小。

import numpy as np
a = np.ones([2, 3])
a

array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])

b = t.from_numpy(a)
b

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)

b = t.Tensor(a) # 也可以直接将numpy对象传入Tensor
b

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

a[0, 1]=100
b

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

c = b.numpy() # a, b, c三个对象共享内存
c

array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]], dtype=float32)

广播法则(broadcast)是科学运算中经常使用的一个技巧，它在快速执行向量化的同时不会占用额外的内存/显存。

Numpy的广播法则定义如下：

让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分通过在前面加1补齐
两个数组要么在某一个维度的长度一致，要么其中一个为1，否则不能计算
当输入数组的某个维度的长度为1时，计算时沿此维度复制扩充成一样的形状

PyTorch当前已经支持了自动广播法则，但是笔者还是建议读者通过以下两个函数的组合手动实现广播法则，这样更直观，更不易出错：

unsqueeze或者view：为数据某一维的形状补1，实现法则1
expand或者expand_as，重复数组，实现法则3；该操作不会复制数组，所以不会占用额外的空间。

注意，repeat实现与expand相类似的功能，但是repeat会把相同数据复制多份，因此会占用额外的空间。

a = t.ones(3, 2)
b = t.zeros(2, 3,1)

# 自动广播法则
# 第一步：a是2维,b是3维，所以先在较小的a前面补1 ，
#               即：a.unsqueeze(0)，a的形状变成（1，3，2），b的形状是（2，3，1）,
# 第二步:   a和b在第一维和第三维形状不一样，其中一个为1 ，
#               可以利用广播法则扩展，两个形状都变成了（2，3，2）
a+b

tensor([[[1., 1.],
         [1., 1.],
         [1., 1.]],

        [[1., 1.],
         [1., 1.],
         [1., 1.]]])

# 手动广播法则
# 或者 a.view(1,3,2).expand(2,3,2)+b.expand(2,3,2)
a.unsqueeze(0).expand(2, 3, 2) + b.expand(2,3,2)

tensor([[[1., 1.],
         [1., 1.],
         [1., 1.]],

        [[1., 1.],
         [1., 1.],
         [1., 1.]]])

# expand不会占用额外空间，只会在需要的时候才扩充，可极大节省内存
e = a.unsqueeze(0).expand(10000000000000, 3,2)

1.内部结构

tensor的数据结构如图3-1所示。tensor分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage)，信息区主要保存着tensor的形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等信息，而真正的数据则保存成连续数组。由于数据动辄成千上万，因此信息区元素占用内存较少，主要内存占用则取决于tensor中元素的数目，也即存储区的大小。

a = t.arange(0, 6)
a.storage()

0
 1
 2
 3
 4
 5
[torch.LongStorage of size 6]

b = a.view(2, 3)
b.storage()

0
 1
 2
 3
 4
 5
[torch.LongStorage of size 6]

# 一个对象的id值可以看作它在内存中的地址
# storage的内存地址一样，即是同一个storage
id(b.storage()) == id(a.storage())

True

# a改变，b也随之改变，因为他们共享storage
a[1] = 100
b

tensor([[  0, 100,   2],
        [  3,   4,   5]])

c = a[2:] 
c.storage()

0
 100
 2
 3
 4
 5
[torch.LongStorage of size 6]

c.data_ptr(), a.data_ptr() # data_ptr返回tensor首元素的内存地址
# 可以看出相差8，这是因为2*4=8--相差两个元素，每个元素占4个字节(float)

(2287745950448, 2287745950432)

c[0] = -100 # c[0]的内存地址对应a[2]的内存地址
a

tensor([   0,  100, -100,    3,    4,    5])

# 下面４个tensor共享storage
id(a.storage()) == id(b.storage()) == id(c.storage()) == id(d.storage())

True

a.storage_offset(), c.storage_offset(), d.storage_offset()

(0, 2, 0)

e = b[::2, ::2] # 隔2行/列取一个元素
id(e.storage()) == id(a.storage())

True

b.stride(), e.stride()

((3, 1), (6, 2))

e.is_contiguous()

False

可见绝大多数操作并不修改tensor的数据，而只是修改了tensor的头信息。这种做法更节省内存，同时提升了处理速度。在使用中需要注意。

此外有些操作会导致tensor不连续，这时需调用tensor.contiguous方法将它们变成连续的数据，该方法会使数据复制一份，不再与原来的数据共享storage。

另外读者可以思考一下，之前说过的高级索引一般不共享stroage，而普通索引共享storage，这是为什么？（提示：普通索引可以通过只修改tensor的offset，stride和size，而不修改storage来实现）。

2.其它有关Tensor的话题

这部分的内容不好专门划分一小节，但是笔者认为仍值得读者注意，故而将其放在这一小节。

持久化

Tensor的保存和加载十分的简单，使用t.save和t.load即可完成相应的功能。在save/load时可指定使用的pickle模块，在load时还可将GPU tensor映射到CPU或其它GPU上。

if t.cuda.is_available():
    a = a.cuda(1) # 把a转为GPU1上的tensor,
    t.save(a,'a.pth')

    # 加载为b, 存储于GPU1上(因为保存时tensor就在GPU1上)
    b = t.load('a.pth')
    # 加载为c, 存储于CPU
    c = t.load('a.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)
    # 加载为d, 存储于GPU0上
    d = t.load('a.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})

向量化

向量化计算是一种特殊的并行计算方式，相对于一般程序在同一时间只执行一个操作的方式，它可在同一时间执行多个操作，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令应用于一个数组/向量上。向量化可极大提高科学运算的效率，Python本身是一门高级语言，使用很方便，但这也意味着很多操作很低效，尤其是for循环。在科学计算程序中应当极力避免使用Python原生的for循环。

def for_loop_add(x, y):
    result = []
    for i,j in zip(x, y):
        result.append(i + j)
    return t.Tensor(result)

x = t.zeros(100)
y = t.ones(100)
%timeit -n 10 for_loop_add(x, y)
%timeit -n 10 x + y

1.77 ms ± 546 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
The slowest run took 4.45 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
13.6 µs ± 9.39 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

可见二者有超过40倍的速度差距，因此在实际使用中应尽量调用内建函数(buildin-function)，这些函数底层由C/C++实现，能通过执行底层优化实现高效计算。因此在平时写代码时，就应养成向量化的思维习惯。

此外还有以下几点需要注意：

大多数t.function都有一个参数out，这时候产生的结果将保存在out指定tensor之中。
t.set_num_threads可以设置PyTorch进行CPU多线程并行计算时候所占用的线程数，这个可以用来限制PyTorch所占用的CPU数目。
t.set_printoptions可以用来设置打印tensor时的数值精度和格式。

下面举例说明。

a = t.arange(0, 20000000)
print(a[-1], a[-2]) # 32bit的IntTensor精度有限导致溢出
b = t.LongTensor()
t.arange(0, 200000, out=b) # 64bit的LongTensor不会溢出
b[-1],b[-2]

tensor(19999999) tensor(19999998)





(tensor(199999), tensor(199998))

a = t.randn(2,3)
a

tensor([[ 0.8271,  0.2385, -1.1914],
        [ 0.0143, -0.7331, -0.7166]])

t.set_printoptions(precision=10)
a

tensor([[ 0.8271387815,  0.2384591550, -1.1913520098],
        [ 0.0142685520, -0.7330791354, -0.7166479230]])

3.小试牛刀：线性回归

线性回归是机器学习入门知识，应用十分广泛。线性回归利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的，其表达形式为

为误差服从均值为0的正态分布。首先让我们来确认线性回归的损失函数：

然后利用随机梯度下降法更新参数

来最小化损失函数，最终学得

和b的数值。

import torch as t
%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
from IPython import display

# 设置随机数种子，保证在不同电脑上运行时下面的输出一致
t.manual_seed(1000) 

def get_fake_data(batch_size=8):
    ''' 产生随机数据：y=x*2+3，加上了一些噪声'''
    x = t.rand(batch_size, 1) * 20
    y = x * 2 + (1 + t.randn(batch_size, 1))*3
    return x, y

# 来看看产生的x-y分布
x, y = get_fake_data()
plt.scatter(x.squeeze().numpy(), y.squeeze().numpy())

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x214ad3f4f60>

# 随机初始化参数
w = t.rand(1, 1) 
b = t.zeros(1, 1)

lr =0.001 # 学习率

for ii in range(20000):
    x, y = get_fake_data()
    
    # forward：计算loss
    y_pred = x.mm(w) + b.expand_as(y) # x@W等价于x.mm(w);for python3 only
    loss = 0.5 * (y_pred - y) ** 2 # 均方误差
    loss = loss.sum()
    
    # backward：手动计算梯度
    dloss = 1
    dy_pred = dloss * (y_pred - y)
    
    dw = x.t().mm(dy_pred)
    db = dy_pred.sum()
    
    # 更新参数
    w.sub_(lr * dw)
    b.sub_(lr * db)
    
    if ii%1000 ==0:
       
        # 画图
        display.clear_output(wait=True)
        x = t.arange(0, 20).view(-1, 1)
        y = x.mm(w) + b.expand_as(x)
        plt.plot(x.numpy(), y.numpy()) # predicted
        
        x2, y2 = get_fake_data(batch_size=20) 
        plt.scatter(x2.numpy(), y2.numpy()) # true data
        
        plt.xlim(0, 20)
        plt.ylim(0, 41)
        plt.show()
        plt.pause(0.5)
        
print(w.squeeze()[0], b.squeeze()[0])

2.0185186862945557 3.03572154045105

可见程序已经基本学出w=2、b=3，并且图中直线和数据已经实现较好的拟合。

虽然上面提到了许多操作，但是只要掌握了这个例子基本上就可以了，其他的知识，读者日后遇到的时候，可以再看看这部份的内容或者查找对应文档。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/LQ6H/p/10464755.html

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