pytorch 查看张量的值 pytorch张量赋值

2.1数据操作

tensor：" tensor"这个单词一般可译作“张量”，张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是二维张量。

2.2.1入门

首先导入torch

import torch

使⽤ arange 创建⼀个⾏向量 x 。这个⾏向量包含以 0 开始的前 12 个整数，它们默认创建为整 数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素（element ）。例如，张量 x 中有 12 个 元素。除⾮额外指定，新的张量将存储在内存中，并采⽤基于CPU 的计算。

x = torch.arange(12) 
x

输出：

 可以通过张量的shape属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状。

x.shape

输出：

 

如果只想知道张量中元素的总数，即形状的所有元素乘积，可以检查它的大小（size）。 因为这里在处理的是一个向量，所以它的shape与它的size相同。

x.numel()

输出：

要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。可以把张量x从形状为（12,）的行向量转换为形状为（3,4）的矩阵。 这个新的张量包含与转换前相同的值，但是它被看成一个3行4列的矩阵。元素值并没有变。 注意，通过改变张量的形状，张量的大小不会改变。

X = x.reshape(3, 4)
X

输出：

 可以通过-1来调用此自动计算出维度的功能。 即我们可以用x.reshape(-1,4)或x.reshape(3,-1)来取代x.reshape(3,4)。

有时，我们希望使用全0、全1、其他常量，或者从特定分布中随机采样的数字来初始化矩阵。 我们可以创建一个形状为（2,3,4）的张量，其中所有元素都设置为0。代码如下：

torch.zeros((2, 3, 4))

输出：

 同样，我们可以创建一个形状为(2,3,4)的张量，其中所有元素都设置为1。代码如下：

torch.ones((2, 3, 4))

 输出：

以下代码创建一个形状为（3,4）的张量。 其中的每个元素都从均值为0、标准差为1的标准高斯分布（正态分布）中随机采样。

torch.randn(3, 4)

 输出：

 还可以通过提供包含数值的Python列表（或嵌套列表），来为所需张量中的每个元素赋予确定值。 在这里，最外层的列表对应于轴0，内层的列表对应于轴1。

torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])

 输出：

 2.1.2 运算符

对于任意具有相同形状的张量， 常见的标准算术运算符（+、-、*、/和**）都可以被升级为按元素运算。 我们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。

使用逗号来表示一个具有5个元素的元组，其中每个元素都是按元素操作的结果。

x = torch.tensor([1.0, 2, 4, 8])
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2])
x + y, x - y, x * y, x / y, x ** y  # **运算符是求幂运算

 输出：

 “按元素”方式可以应用更多的计算，包括像求幂这样的一元运算符。

torch.exp(x)

输出：

我们也可以把多个张量连结（concatenate）在一起， 把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量。 我们只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。 下面的例子分别演示了当我们沿（轴-0，形状的第一个元素）和按列（轴-1，形状的第二个元素）连结两个矩阵时，会发生什么情况。 我们可以看到，第一个输出张量的轴-0长度（6）是两个输入张量轴-0长度的总和（3+3）；第二个输出张量的轴-1长度（8）是两个输入张量轴-1长度的总和（4+4）。

X = torch.arange(12, dtype=torch.float32).reshape((3,4))
Y = torch.tensor([[2.0, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
torch.cat((X, Y), dim=0), torch.cat((X, Y), dim=1)

 输出：

有时，我们想通过逻辑运算符构建二元张量。 以X==Y为例：对于每个位置，如果X和Y在该位置相等，则新张量中相应项的值为1。 这意味着逻辑语句X==Y在该位置处为真，否则该位置为0。

X == Y

 输出：

对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 

X.sum()

 输出：

 2.1.3 广播机制

在某些情况下，即使形状不同，我们仍然可以通过调用广播机制（broadcasting mechanism）来执行按元素操作。 这种机制的工作方式如下：首先通过适当复制元素来扩展一个或两个数组，以便在转换之后，两个张量具有相同的形状。 其次，对生成的数组执行按元素操作。

在大多数情况下，我们将沿着数组中长度为1的轴进行广播，如下例子：

a = torch.arange(3).reshape((3, 1))
b = torch.arange(2).reshape((1, 2))
a, b

 输出：

由于a和b分别是3×1和1×2矩阵，如果让它们相加，它们的形状不匹配。 我们将两个矩阵广播为一个更大的3×2矩阵，如下所示：矩阵a将复制列，矩阵b将复制行，然后再按元素相加。 

a + b

 输出：

 2.1.4索引和切片

就像在任何其他Python数组中一样，张量中的元素可以通过索引访问。 与任何Python数组一样：第一个元素的索引是0，最后一个元素索引是-1； 可以指定范围以包含第一个元素和最后一个之前的元素。 

如下所示，我们可以用[-1]选择最后一个元素，可以用[1:3]选择第二个和第三个元素：

X[-1], X[1:3]

 输出：

 除读取外，我们还可以通过指定索引来将元素写入矩阵。

X[1, 2] = 9
X

 输出：

如果我们想为多个元素赋值相同的值，我们只需要索引所有元素，然后为它们赋值。 例如，[0:2, :]访问第1行和第2行，其中“ : ”代表沿轴1（列）的所有元素。 虽然我们讨论的是矩阵的索引，但这也适用于向量和超过2个维度的张量。

X[0:2, :] = 12
X

 输出：

 2.1.5节省内存

运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。 例如，如果我们用Y=X+Y，我们将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。

在下面的例子中，我们用Python的id()函数演示了这一点， 它给我们提供了内存中引用对象的确切地址。 运行Y=Y+X后，我们会发现id(Y)指向另一个位置。 这是因为Python首先计算Y+X，为结果分配新的内存，然后使Y指向内存中的这个新位置。

before = id(Y)
Y = Y + X
id(Y) == before

 输出：

首先，我们不想总是不必要地分配内存。在机器学习中，我们可能有数百兆的参数，并且在一秒内多次更新所有参数。 通常情况下，我们希望原地执行这些更新。 其次，如果我们不原地更新，其他引用仍然会指向旧的内存位置， 这样我们的某些代码可能会无意中引用旧的参数。

幸运的是，执行原地操作非常简单。 我们可以使用切片表示法将操作的结果分配给先前分配的数组，例如Y[:] = <expression>。 为了说明这一点，我们首先创建一个新的矩阵Z，其形状与另一个Y相同， 使用zeros_like来分配一个全0的块。

Z = torch.zeros_like(Y)
print('id(Z):', id(Z))
Z[:] = X + Y
print('id(Z):', id(Z))

 输出：

 

如果在后续计算中没有重复使用X， 我们也可以使用X[:] = X + Y或X += Y来减少操作的内存开销。

before = id(X)
X += Y
id(X) == before

输出：

2.1.6 转换为其他Python对象 

将深度学习框架定义的张量转换为NumPy张量（ndarray）很容易，反之也同样容易。 torch张量和numpy数组将共享它们的底层内存，就地操作更改一个张量也会同时更改另一个张量。 

A = X.numpy()
B = torch.tensor(A)
type(A), type(B)

输出：

要将大小为1的张量转换为Python标量，我们可以调用item函数或Python的内置函数。

a = torch.tensor([3.5])
a, a.item(), float(a), int(a)

输出：