PyTorch 张量数据类型

• 【数据类型】Python 与 PyTorch 常见数据类型对应：
  
  用 a.type() 获取数据类型，用 isinstance(a, 目标类型) 进行类型合法化检测

  >>> import torch
  >>> a = torch.randn(2,3)
  >>> a
  tensor([[-1.7818, -0.2472, -2.0684],[ 0.0117,  1.4698, -0.9359]])
  >>> a.type()  ## 获取数据类型
  'torch.FloatTensor'
  >>> isinstance(a, torch.FloatTensor)  ## 类型合法化检测
  True
  >>> 
  

• 【什么是张量】标量与张量：用 a.dim(), a.shape 或者 a.size() 查看 dim 为 0 是标量，否则是张量

  >>> import torch
  >>>
  >>> a = torch.tensor(1) 
  >>> a
  tensor(1)
  >>> a.dim()
  >>> 0  ## 标量>>> a = torch.Tensor([1]) 
  >>> a
  tensor([1.])
  >>> a.dim()
  >>> 1  ## 张量
  

• 【生成张量】常见方法如下：

  • 常见随机方法：torch.randn(shape), torch.rand(shape), torch.randint(min, max, shape), torch.rand_like(a), torch.normal(mean, std) … 具体示例如下
  • Dim 1 / rank 1: 以 size 2 为例

    >>> a = torch.randn(2)   ## 随机，
    >>> a: tensor([1.4785, 0.6089])>>> a = torch.Tensor(2)   ## 接收维度, unintialized 不推荐
    >>> a: tensor([5.4086e+26, 4.5907e-41])
    >>> a = torch.Tensor([1,2])   ## 同 torch.tensor([1,2]) 接收具体数据
    >>> a: tensor([1, 2])>>> a = torch.from_numpy(np_data)  ## 数据维持不变，类型一一对应>>> a = torch.full([2],7)   ## 全部填充为一样的值   
    >>> a: tensor([7, 7])>>> a = torch.arange(0,10)   ## arange
    >>> a: tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> a = torch.linspace(0,10, steps=4)   ##  
    >>> a: tensor([ 0.0000,  3.3333,  6.6667, 10.0000])
    >>> a = torch.logspace(0,10, steps=4) 
    >>> a: tensor([1.0000e+00, 2.1544e+03, 4.6416e+06, 1.0000e+10])
    

  • Dim 2 / rank 2: 以 size [2,3] 为例

    >>> a = torch.randn(2, 3)   ## 随机 
    >>> a: tensor([[ 2.0631, -1.7011,  0.6375],[-1.2104, -1.3341, -0.8187]])>>> a = torch.Tensor(2, 3)   ## 接收维度, unintialized 不推荐   
    >>> a: tensor([[-0.2438, -0.9554, -0.4694],[ 0.8636,  1.6497, -0.8862]])
    >>> a = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])  ## 同 torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) 接收具体数据 
    >>> a: tensor([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]])>>> a = torch.from_numpy(np_data)  ## 数据维持不变，类型一一对应>>> a = torch.full([2,3],7)  ## 全部填充为一样的值
    >>> a: tensor([[7, 7, 7],[7, 7, 7]])
    

    …

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• B站视频参考资料