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python 是编程语言，pycharm 是集成开发环境IDE，anaconda 是python包的管理工具

coding 环境优劣比较：

1）pycharm：优势：适用于大型项目，代码文件传递方便；劣势：需从头整体运行代码；

2）pycharm 命令行：优势：详细显示各变量属性，可运行任意行；劣势：不便于代码阅读修改；

3）jupyter：优势：便于代码修改、阅读，可运行任意行；劣势：需配置相应环境。

1. 张量（Tensor）概念

pytorch框架内的基础元素

张量：多维数组，它是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）的高维拓展

2. torch.tensor ( ) 方法

data : 数据，如：list、tuple、ndarray

grad : data 的梯度

grad_fn : 创建 Tensor 的 Function，是自动求导的关键

requires_grad : 指示是否需要梯度

is_leaf : 指示是否位叶子结点（张量）

dtype : 张量的数据类型，如：torch.FloatTensor、torch.cuda.FloatTensor

shape : 张量的形状，如：( 64, 3, 224, 224 )

device : 张量所在设备，GPU/CPU，是加速的关键

3. 创建tensor

直接创建

torch.tensor ( )：

torch.tensor( data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)

torch.from_numpy (ndarray):

从 torch.from_numpy ( ) 创建的 tensor 与原 ndarray 共享内存，当修改其中一个的数据，另一个也将会被改动；

例题：写出下列代码的运行结果：（考察：共享内存）

import torch import numpy as np r = np.ones((3,3)) e = torch.from_numpy(r) r[0,2] = 9 print(e) e[2,2] = 7 print(r)

运行结果：

依据数值建立

torch.ones ( )、torch.zeros ( )、torch.full ( )

torch.ones_like ( )、torch.zeros_like ( )、torch.full_like ( )

依据概率分布建立

4. 张量操作

拼接与切分

1）torch.cat ( ) 功能：将张量按维度 dim 进行拼接

tensors : 张量序列、dim : 待拼接的维度

torch.cat(tensors,dim=0,out=None)

2）torch.stack ( ) 功能：在新创建的维度 dim 上进行堆积

tensors : 张量序列、dim : 待拼接的维度

torch.stack(tensors,dim=0,out=None)

注意区别：

torch.cat ( ) 不会使张量维度数量增加，仅改变具体维度值；而 torch.stack ( ) 会使维度数量增加

torch.cat ( )、torch.stack ( ) 中输入的 tensors 维度需一致

3）torch.chunk ( ) 功能：将张量按维度dim进行平均切分

返回值：张量列表

注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量

input : 待切分的张量、chunks : 待切分的份数、dim : 待切分的维度

torch.chunk(input,chunks,dim=0)

4）torch.split ( ) 功能：将张量按维度 dim 进行切分

返回值：张量列表

tensor ：待切分的张量、dim : 待切分的维度

split_size_or_sections ：为 int 时，表示每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分

torch.split(tensor,split_size_or_sections,dim=0)

张量索引

torch.masked_select ( ) 功能：按 mask 中的 True 进行索引

返回值：一维张量

input : 待索引的张量、mask : 与 input 同形状的布尔型张量

torch.masked_select(input,mask,out=None)

张量变幻

1）torch.reshape ( ) 功能：变换张量形状

注意事项：当张量在内存中是连续时，新张量与 input 共享数据内存

input : 待变换的张量、shape : 新张量的形状（shape内 "-1" 项：机器自行运算设置）

torch.reshape(input,shape)

2）torch.transpose ( ) 功能：交换张量的两个维度

input : 待变换的张量、dim0 : 待交换的维度、dim1 : 待交换的维度

torch.transpose(input,dim0,dim1)

3）torch.t ( ) 功能：2维张量转置，对矩阵而言，等价于：torch.transpose (input, 0, 1)

torch.t(input)

4）torch.squeeze ( )、torch.unsqueeze ( )

torch.squeeze()

作用：对张量进行「降维」，去掉那些尺寸为 1 的维度

dim 参数：不传时默认清除所有长度为 1 的轴；指定某一维度时，仅当该维度长度确实为 1 才会被移除，否则保持不变

torch.unsqueeze()

作用：对张量进行「升维」，在指定位置插入一个长度为 1 的新维度

dim 参数：用来指定新维度插入的位置索引

对应代码：

torch.squeeze(input, dim=None, out=None) torch.unsqueeze(input, dim, out=None)

张量数学运算

# 四则运算 torch.add() torch.addcdiv() torch.addcmul() torch.sub() torch.div() torch.mul() # 对数/指数 torch.log(input, out=None) torch.log10(input, out=None) torch.log2(input, out=None) torch.exp(input, out=None) torch.pow() # 三角函数/绝对值 torch.abs(input, out=None) torch.acos(input, out=None) torch.cosh(input, out=None) torch.cos(input, out=None) torch.asin(input, out=None) torch.atan(input, out=None) torch.atan2(input, other, out=None)

tip：

1）张量可直接与常数运算；2）形状（tensor.shape）一致的张量可直接相加；

3）张量相乘（广播机制）