什么是PyTorch?

译者:bat67

校对者: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)类似于NumPyndarray,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])

或者根据已有的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in-place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转化为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数组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数组是如何自动改变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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