本文主要是介绍Pytorch入坑之Tensor大详解，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

导语

深度学习框架Pytorch发展势头惊人，这点小编也深有体会，翻翻Github上深度学习的开源代码，发现用Pytorch真的多了不少，所以小编最近也正在入坑Pytorch，顺便写写文章做些总结。认真看完这篇文章，你将收获：

• 理解Tensor的创建
• 理解Tensor的加速
• 理解Tensor的常用属性
• 理解Tensor的常用方法

Tensor创建

我们应该都知道Numpy是支持大量维度数组与矩阵运算的常用扩展库。但是对于计算图，深度学习或者梯度，Numpy似乎真的有心无力，因为它的计算无法像Tensor一样在GPU上加速。今天我们就一起来谈谈Pytorch最基本的概念Tensor。

Tensor是n维的数组，在概念上与numpy数组是一样的，不同的是Tensor可以跟踪计算图和计算梯度。

1.从Numpy中创建

import torch
import numpy as np

numpy_array= np.array([1,2,3])
torch_tensor1 = torch.from_numpy(numpy_array)
torch_tensor2 = torch.Tensor(numpy_array)
torch_tensor3 = torch.tensor(numpy_array)
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值得注意的是torch.Tensor()是默认张量类型torch.FloatTensor()的别名，就是说返回torch.Tensor()返回的是Float数据类型。其实我们也可以修改其默认的数据类型：

torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)
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而torch.tensor()则会根据输入数据类型生成相应的torch.LongTensor、torch.FloatTensor和torch.DoubleTensor。

当然，我们也可以通过numpy()把Tensor转换为numpy类型

numpy_array = torch_tensor1.numpy() # 如果tensor在CPU上
numpy_array = torch_tensor1.cpu.numpy() # 如果tensor在GPU上
print(type(numpy_array)) #输出 ： <class 'numpy.ndarray'>
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注意，如果Tensor在GPU上，则需要使用.cpu()先将GPU的Tensor转换到cpu上。

2.从Python内置类型中创建

lst = [1,2,3]
torch_tensor1 = torch.tensor(a)
tp = (1,2,3)
torch_tensor2  = torch.tensor(a1)
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3.其他方式

# 创建相同元素的Tensor
torch_tensor1  = torch.full([2,3],2)
# 创建全为1的Tensor
torch_tensor2 = torch.ones([2,3])
# 创建全为0的Tensor
torch_tensor3 = torch.zeors([2,3])
# 创建对角阵的Tensor
torch_tensor4  = torch.eye(3)
# 在区间[1,10]中随机创建Tensor
torch_tensor5 = torch.randint(1,10,[2,2])
# 等等...
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创建Tensor时候也可指定数据类型和所存储的设备

torch_tensor= torch.zeros([2,3],dtype=torch.float64,device=torch.device('cuda:0'))
torch_tensor.dtype #torch.float64
torch_tensor.device #cuda:0
torch_tensor.is_cuda #True
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Tensor加速

我们可以使用以下两种方式使得Tensor在GPU上加速。

第一种方式是定义cuda数据类型。

dtype = torch.cuda.FloatTensor
gpu_tensor = torch.randn(1,2).type(dtype) #把Tensor转换为cuda数据类型
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第二种方式是直接将Tensor放到GPU上(推荐)。

gpu_tensor = torch.randn(1,2).cuda(0)#把Tensor直接放在第一个GPU上
gpu_tensor = torch.randn(1,2).cuda(1)#把Tensor直接放在第二个GPU上
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而将Tensor放在CPU上也很简单。

cpu_tensor = gpu_tensor.cpu()
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Tensor常用属性

1.查看Tensor类型属性

tensor1 = torch.ones([2,3])
tensor1.dtype # torch.float32
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2.查看Tensor尺寸属性

tensor1.shape # 尺寸
tenosr1.ndim #维度
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3.查看Tensor是否存储在GPU上

tensor1.is_cuda #False
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4.查看Tensor存储设备

tensor1.device # cpu
tensor1.cuda(0)
tensor1.device # cuda:0
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5.查看Tensor梯度计算

tensor1.grad
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Tensor常用方法

1.torch.squeeze()：删除值为1的维度并返回Tensor

tensor1 = torch.ones([2,1,3])
torch_tensor1.size() #torch.Size([2, 1, 3])
tensor2=torch.squeeze(tensor1)
print(tensor2.size())#torch.Size([2, 3])
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从例子中可以看到Tensor的维度从原来的[2,1,3]变成[2,3],值为1的维度被删除。

2.torch.Tensor.permute()置换Tensor维度并返回新视图。

tensor1 = torch.ones([2,1,3])
print(tensor1.size()) # torch.Size([2, 1, 3])
tensor2 = tensor1.permute(2,1,0) # 0,1,2-> 2,1,0
print(tensor2.size()) # torch.Size([3, 1, 2])
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从例子中可以看到，Tensor将原本的第一个维度值为2，第2维度值为3，置换后分别变成3和2.

3.torch.Tensor.expand()：把值为1的维度进行扩展，扩展的Tensor不会分配新的内存，只是原来的基础上创建新的视图并返回。

>>>tensor1 = torch.tensor([[3],[2]])
>>>tensor2 = tensor1.expand(2,2)
>>>tensor1.size()
torch.Size([2, 1])
>>>tensor2
tensor([[3, 3],
        [2, 2]])
>>>tensor2.size()
torch.Size([2, 2])
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从例子中可以看到，原本Tensor的维度是(2,1)，因为该函数是对值为1的维度进行扩展，所以可以扩展为(2,2),(2,3)等，但是要注意的是保持非1值的维度不变。

4.torch.Tensor.repeat()：沿着某个维度的Tensor进行重复，和expand()不同的是，该函数复制原本的数据。

>>>tensor1 = torch.tensor([[3],[2]])
>>>tensor1.size()
torch.Size([2, 1])
>>>tensor2=tensor1.repeat(4,2)
>>>tensor2.size()
torch.Size([8, 2])
>>>tensor2
tensor([[3, 3],
        [2, 2],
        [3, 3],
        [2, 2],
        [3, 3],
        [2, 2],
        [3, 3],
        [2, 2]])
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例子中的tensor1维度是(2,1)，tensor1.repeat(4,2)，这是对第0维度和第1维度的Tensor分别重复4次和2次，所以repeat后维度变成了(8,2)。再看下面的例子。

>>>tensor1 = torch.tensor([[2,1]])
>>>tensor1.size()
torch.Size([1, 2])
>>>tensor2=tensor1.repeat(2,2,1)
>>>tensor2.size()
torch.Size([2,2,2])
>>>tensor2
tensor([[[2, 1],
         [2, 1]],

        [[2, 1],
         [2, 1]]])
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例子中的tensor1维度是(1,2)，tensor1.repeat(2,2,1)，此时前者跟后者的维度对应不上，此时可以理解为tensor1把维度改写为(1,1,2)，再tensor1.repeat(2,2,1)，tensor1第0,1,2的维度的Tensor分别重复1次，1次，2次，repeat后Tensor维度为(2,2,2)。

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