PyTorch是什么？
PyTorch是什么？
原文： https：/////pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html
译者： bat67
验证者： FontTian
作者： Soumith Chintala
PyTorch 是一个基于 python 的科学计算包，主要针对两类人群：
- 作为 NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算
- 作为一个高灵活性，速度快的深度学习平台
入门
张量
Tensor（张量），NumPy 的 ndarray ，但还可以在 GPU 上使用来加速计算
from __future__ import print_function
import torch创建一个没有初始化的 5 * 3 矩阵：
x = torch.empty(5, 3)
print(x)输出：
tensor([[2.2391e-19, 4.5869e-41, 1.4191e-17],
[4.5869e-41, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]])创建一个随机初始化矩阵：
x = torch.rand(5, 3)
print(x)输出：
tensor([[0.5307, 0.9752, 0.5376],
[0.2789, 0.7219, 0.1254],
[0.6700, 0.6100, 0.3484],
[0.0922, 0.0779, 0.2446],
[0.2967, 0.9481, 0.1311]])构造一个填满 0 且数据类型为 long 的矩阵：
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)输出：
tensor([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])直接从数据构造张量：
x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)输出：
tensor([5.5000, 3.0000])
或根据现有的 tensor 建立新的 tensor 。除非用户提供新的值，否则这些方法将重用输入张量的属性，例如 dtype 等：
x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double) # new_* methods take in sizes
print(x)
x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) # 重载 dtype!
print(x) # 结果size一致输出：
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
tensor([[ 1.6040, -0.6769, 0.0555],
[ 0.6273, 0.7683, -0.2838],
[-0.7159, -0.5566, -0.2020],
[ 0.6266, 0.3566, 1.4497],
[-0.8092, -0.6741, 0.0406]])获取张量的形状：
print(x.size())输出：
torch.Size([5, 3])注意：torch.Size 本质上还是 tuple ，所以支持 tuple 的一切操作。
运算
一种运算有多种语法。在下面的示例中，我们将研究加法运算。
加法：形式一
y = torch.rand(5, 3)
print(x + y)输出：
tensor([[ 2.5541, 0.0943, 0.9835],
[ 1.4911, 1.3117, 0.5220],
[-0.0078, -0.1161, 0.6687],
[ 0.8176, 1.1179, 1.9194],
[-0.3251, -0.2236, 0.7653]])加法：形式二
print(torch.add(x, y))输出：
tensor([[ 2.5541, 0.0943, 0.9835],
[ 1.4911, 1.3117, 0.5220],
[-0.0078, -0.1161, 0.6687],
[ 0.8176, 1.1179, 1.9194],
[-0.3251, -0.2236, 0.7653]])加法：给定一个输出张量作为参数
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)输出：
tensor([[ 2.5541, 0.0943, 0.9835],
[ 1.4911, 1.3117, 0.5220],
[-0.0078, -0.1161, 0.6687],
[ 0.8176, 1.1179, 1.9194],
[-0.3251, -0.2236, 0.7653]])加法：原位/原地操作（in-place）
## adds x to y
y.add_(x)
print(y)输出：
tensor([[ 2.5541, 0.0943, 0.9835],
[ 1.4911, 1.3117, 0.5220],
[-0.0078, -0.1161, 0.6687],
[ 0.8176, 1.1179, 1.9194],
[-0.3251, -0.2236, 0.7653]])注意：任何一个就地改变张量的操作后面都固定一个
_。例如x.copy_（y），x.t_（）将更改x
也可以使用像标准的 NumPy 一样的各种索引操作：
print(x[:, 1])输出：
tensor([-0.6769, 0.7683, -0.5566, 0.3566, -0.6741])
改变形状：如果想改变形状，可以使用 torch.view
x = torch.randn(4, 4)
y = x.view(16)
z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions
print(x.size(), y.size(), z.size())输出：
torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8])
如果是仅包含一个元素的 tensor，可以使用 .item（） 来得到对应的 python 数值
x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())输出：
tensor([0.0445])
0.0445479191839695后续阅读： 超过100种
tensor的运算操作，包括转置，索引，切片，数学运算，线性代数，随机数等，具体访问 这里
桥接NumPy
将一个 Torch 张量转换为一个 NumPy 数组是轻而易举的事情，反之亦然。
Torch 张量和 NumPy数组将共享它们的底层内存位置，因此当一个改变时，另外也会改变。
将 torch 的 Tensor 转换为 NumPy 数组
输入：
a = torch.ones(5)
print(a)输出：
tensor([1., 1., 1., 1., 1.])输入：
b = a.numpy()
print(b)输出：
[1. 1. 1. 1. 1.]看 NumPy 细分是如何改变里面的值的：
a.add_(1)
print(a)
print(b)输出：
tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
[2. 2. 2. 2. 2.]将 NumPy 数组转化为Torch张量
看改变 NumPy 分配是如何自动改变 Torch 张量的：
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)输出：
[2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)CPU上的所有张量（ CharTensor 除外）都支持与 Numpy 的相互转换。
CUDA上的张量
张量可以使用 .to 方法移动到任何设备（device）上：
## 当GPU可用时,我们可以运行以下代码
## 我们将使用`torch.device`来将tensor移入和移出GPU
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda") # a CUDA device object
y = torch.ones_like(x, device=device) # 直接在GPU上创建tensor
x = x.to(device) # 或者使用`.to("cuda")`方法
z = x + y
print(z)
print(z.to("cpu", torch.double)) # `.to`也能在移动时改变dtype输出：
tensor([1.0445], device='cuda:0')
tensor([1.0445], dtype=torch.float64)
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