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pytorch的基本语法

tensor张量

基本概念

标量：0维张量
矢量：一维张量
矩阵：二维张量
矩阵数组：三维张量

tensor()是一个函数
代码演示：
tensor = torch.arange(2,14,2)：不用手打，创建一维张量,取不到14

a=torch.tensor(1,dtype=int)
a = torch.tensor([1,2,3],dtype=int)
a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int)

形状

a.dtype：看类型
a.shape：看形状
a.size()：看形状
a.ndim:看维度
a.view(6):变形
a.reshape(6):变形
a.view(-1,1):-1是自动匹配
a.fatten():变一维，推平

生成矩阵

手动输入

tensor()是一个函数
a=torch.tensor(1,dtype=int)
a = torch.tensor([1,2,3],dtype=int)
a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int)

自动生成

tensor = torch.arange(2,14,2)：创建一维张量,取不到14
torch.ones(2,3)
torch.zeros(2,3):0
torch.empty(2,3):无限接近0
torch.rand(2,3,(2,3))
torch.randint(0,2,(2,3))

加参数

dtype=torch.int64
requires_grad=True等等

类型转换

tensor转正常

一个：item
c=torch.randint(2,6,(2,3))
c[1].item()有返回值
多个的：np
import numpy as np
np.array(c)

转基本数据类型

int()
float()
long():不会直接修改

基本运算操作

+：a+b，a.add_(b),torch.add(a,b)
-：a-b
*:a*b,torch.matmul(a,tensor):必须都是int64既long类型
/：除
//：取整
%：取余
转置：A.T #一维张量不能转置

基本运算函数

torch.sum(sample)=sample.sum()
相加：sample.sum() #参数dim=0列相加，dim=1行相加
找最大:sample.max()
找最小:sample.min()
找最大下标:sample.argmax()
找最小下标:sample.argmin()
平均值:sample.mean()
开方:sample.median()
幂指数:sample**sum

数据的索引

一维张量的索引

tensor = torch.arange(2,14)
tensor[2]
tensor[2,5]
tensor[2:]
tensor[2,-1]
tensor[-5:]=tensor[-5:-1]

指定索引多个
index=[1,3,5,7]
tensor[index]

循环
for t in tensor:
print(t)

二维张量：
a[1][1]=a[1,1] #列表不可以，只能写成a[1][1]

a[:,1]=[a[0,1]+a[1,1]+a[2,1]+……]

自动求导

x=torch.randint(1,10,(2,3),dtype=float,requires_grad=True)， #表示可导
y = x + 2
z = y * y * 3
out = z.mean() #y,z,out对x有继承
out.backward() #求导之前必须要做的
print(x.grad) #out对x的导数

排序

b=a.sort()或者torch.sort()
排序之后会生成两个列表
一个是b.values,一个是 indices 值，下标

clip函数

sample.clip(2,7)#小于2就变成2，大于7就变为7