Contents

• 1 torch.Tensor
• 2 Tensor 数据类型
• 3 Tensor 的属性
  • 3.1 view 和 reshape 的区别
• 4 Tensor 与 ndarray
• 5 创建 Tensor
  • 5.1 传入维度的方法
• 6 参考资料

torch.Tensor

torch.Tensor 是一种包含 单一数据类型 元素的多维矩阵，类似于 numpy 的 array 。 Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或 序列数据 生成，生成的是 dtype 默认是 torch.FloatTensor 。

注意 torch.tensor() 总是拷贝 data。如果你有一个 Tensor data 并且仅仅想改变它的 requires_grad 属性，可用 requires_grad_() 或者 detach() 来避免拷贝。如果你有一个 numpy 数组并且想避免拷贝，请使用 torch.as_tensor() 。

1，指定数据类型的 Tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成：

注意为了改变已有的 tensor 的 torch.device 和/或者 torch.dtype, 考虑使用 to() 方法.

>>> torch.ones([2,3], dtype=torch.float64, device="cuda:0")
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64)
>>> torch.ones([2,3], dtype=torch.float32)
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

2，Tensor 的内容可以通过 Python索引或者切片访问以及修改：

>>> matrix = torch.tensor([[2,3,4],[5,6,7]])
>>> print(matrix[1][2])
tensor(7)
>>> matrix[1][2] = 9
>>> print(matrix)
tensor([[2, 3, 4],
        [5, 6, 9]])

3，使用 torch.Tensor.item() 或者 int() 方法从 只有一个值的 Tensor 中获取 Python Number：

>>> x = torch.tensor([[4.5]])
tensor([[4.5000]])
>>> x.item()
>>> int(x)
4

4，Tensor可以通过参数 requires_grad=True 创建, 这样 torch.autograd 会记录相关的运算实现自动求导：

>>> x = torch.tensor([[1., -1.], [1., 1.]], requires_grad=True)
>>> out = x.pow(2).sum()
>>> out.backward()
>>> x.grad
tensor([[ 2.0000, -2.0000],
 [ 2.0000,  2.0000]])

5，每一个 tensor都有一个相应的 torch.Storage 保存其数据。tensor 类提供了一个多维的、strided 视图, 并定义了数值操作。

Tensor 数据类型

Torch 定义了七种 CPU tensor 类型和八种 GPU tensor 类型：

torch.Tensor 是默认的 tensor 类型（ torch.FloatTensor ）的简称，即 32 位浮点数数据类型。

Tensor 的属性

Tensor 有很多属性，包括数据类型、Tensor 的维度、Tensor 的尺寸。

• 数据类型 ：可通过改变 torch.tensor() 方法的 dtype 参数值，来设定不同的 tensor 数据类型。
• 维度 ：不同类型的数据可以用不同维度(dimension)的张量来表示。标量为 0 维张量，向量为 1 维张量，矩阵为 2 维张量。彩色图像有 rgb 三个通道，可以表示为 3 维张量。视频还有时间维，可以表示为 4 维张量，有几个中括号 [ 维度就是几。 可使用 dim() 方法 获取 tensor 的维度 。
• 尺寸 ：可以使用 shape属性 或者 size()方法 查看张量在每一维的长度，可以使用 view()方法 或者 reshape() 方法 改变张量的尺寸。

样例代码如下：

matrix = torch.tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],
                       [[5,4,6,7], [5,6,8,9]]], dtype = torch.float64)
print(matrix)               # 打印 tensor
print(matrix.dtype)     # 打印 tensor 数据类型
print(matrix.dim())     # 打印 tensor 维度
print(matrix.size())     # 打印 tensor 尺寸
print(matrix.shape)    # 打印 tensor 尺寸
matrix2 = matrix.view(4, 2, 2) # 改变 tensor 尺寸
print(matrix2)

程序输出结果如下：

view 和 reshape 的区别

• 两个方法都是用来改变 tensor 的 shape，view() 只适合对满足连续性条件（ contiguous ）的 tensor 进行操作，而 reshape() 同时还可以对不满足连续性条件的 tensor 进行操作。
• 在满足 tensor 连续性条件（ contiguous ）时，a.reshape() 返回的结果与a.view() 相同，都不会开辟新内存空间；不满足 contiguous 时， 直接使用 view() 方法会失败， reshape() 依然有用，但是会重新开辟内存空间，不与之前的 tensor 共享内存，即返回的是 ”副本“ （等价于先调用 contiguous() 方法再使用 view() 方法）。

更多理解参考这篇 文章 。

Tensor 与 ndarray

1，张量和 numpy 数组。可以用 .numpy() 方法从 Tensor 得到 numpy 数组，也可以用 torch.from_numpy 从 numpy 数组得到Tensor。这两种方法关联的 Tensor 和 numpy 数组是共享数据内存的。可以用张量的 clone 方法拷贝张量，中断这种关联。

arr = np.random.rand(4,5)
print(type(arr))
tensor1 = torch.from_numpy(arr)
print(type(tensor1))
arr1 = tensor1.numpy()
print(type(arr1))
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'torch.Tensor'>
<class 'numpy.ndarray'>
"""

2， item() 方法和 tolist() 方法可以将张量转换成 Python 数值和数值列表

# item方法和tolist方法可以将张量转换成Python数值和数值列表
scalar = torch.tensor(5)  # 标量
s = scalar.item()
print(s)
print(type(s))
tensor = torch.rand(3,2)  # 矩阵
t = tensor.tolist()
print(t)
print(type(t))
<class 'float'>
[[0.8211846351623535, 0.20020723342895508], [0.011571824550628662, 0.2906131148338318]]
<class 'list'>
"""

创建 Tensor

创建 tensor ，可以传入数据或者维度，torch.tensor() 方法只能传入数据，torch.Tensor() 方法既可以传入数据也可以传维度，强烈建议 tensor() 传数据，Tensor() 传维度，否则易搞混。

传入维度的方法

样例代码如下：

>>> torch.normal(2, 3, size=(1, 4))
tensor([[3.6851, 3.2853, 1.8538, 3.5181]])
>>> torch.full([2, 2], 4)
tensor([[4, 4],
        [4, 4]])