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1. PyTorch安装

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PyTorch张量操作

PyTorch中的张量（Tensor）是其核心数据结构，类似于NumPy的多维数组，但支持GPU加速和自动微分。以下是PyTorch张量操作的详细分类和说明：

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1. 张量创建

PyTorch提供多种创建张量的方式：

• 从数据构造：

  torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])  # 从列表创建
  torch.from_numpy(np.array([1, 2]))  # 从NumPy数组转换
  

• 初始化特定值：

  torch.zeros(2, 3)  # 全0张量
  torch.ones(2, 3, dtype=torch.float64)  # 全1张量，指定类型
  torch.rand(2, 3)  # [0,1)均匀分布
  torch.randn(2, 3)  # 标准正态分布
  torch.arange(1, 10, step=2)  # 等差数列 [1, 3, 5, 7, 9]
  

• 特殊矩阵：

  torch.eye(3)  # 3x3单位矩阵
  torch.diag(torch.tensor([1, 2, 3]))  # 对角矩阵
  

注意：torch.Tensor()与torch.tensor()的区别：前者默认随机初始化，后者直接使用输入值。

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2. 张量属性与形状操作

• 属性查看：

  x.shape  # 形状（等价于x.size()）
  x.dtype  # 数据类型（如torch.float32）
  x.device  # 存储设备（CPU/GPU）
  

• 形状调整：

  x.view(3, 2)  # 调整形状（需元素总数一致）
  x.reshape(3, 2)  # 类似view，但兼容非连续内存
  x.unsqueeze(0)  # 增加维度（如从[3]变为[1,3]）
  x.squeeze()  # 删除所有大小为1的维度
  x.permute(1, 0, 2)  # 维度重排（如从[2,3,4]变为[3,2,4]）
  

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3. 索引与切片

• 基础操作：

  x[0, :2]  # 第0行前两列
  x[x > 0]  # 布尔索引（返回一维张量）
  

• 高级索引：

  torch.masked_select(x, mask)  # 按掩码选取
  torch.gather(x, dim=1, index=torch.tensor([[0, 1]]))  # 按索引采集
  torch.index_select(x, dim=0, index=torch.tensor([0, 2]))  # 按维度选择
  

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4. 数学运算

• 逐元素运算：

  x + y  # 加法（等价于torch.add(x, y)）
  x * y  # 乘法（等价于torch.mul(x, y)）
  torch.sin(x)  # 三角函数等
  

• 矩阵运算：

  torch.mm(a, b)  # 矩阵乘法（2D）
  torch.matmul(a, b)  # 支持广播的通用乘法
  a @ b  # 运算符形式
  torch.bmm(a, b)  # 批量矩阵乘法（3D）
  

• 归约操作：

  x.sum(dim=0)  # 沿维度求和
  x.mean()  # 全局均值
  x.max(dim=1, keepdim=True)  # 最大值及索引
  

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5. 广播机制

PyTorch自动扩展形状不同的张量以进行运算：

a = torch.tensor([[1], [2]])  # 形状(2,1)
b = torch.tensor([3, 4])      # 形状(2)
a + b  # 结果形状(2,2): [[4,5], [5,6]]

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6. 自动微分与梯度计算

• 启用梯度追踪：

  x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
  y = x**2
  y.backward()  # 计算梯度
  print(x.grad)  # 输出: 4.0
  

• 控制梯度流：

  with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算y = x * 2
  

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7. 内存共享与复制

• 共享内存的操作：
  view()、切片、transpose()等操作与原张量共享数据。
• 显式复制：

  x_copy = x.clone()  # 深拷贝
  

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8. 设备迁移

x = x.to('cuda')  # 移动到GPU
x = x.cpu()       # 移回CPU

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9. 其他高级操作

• 复数支持：

  torch.complex(real_tensor, imag_tensor)
  

• 稀疏张量：

  torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size)
  

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总结

PyTorch的张量操作覆盖了从基础创建到高级数学运算的全流程，支持GPU加速和自动微分，是深度学习模型实现的核心工具。建议结合实践逐步掌握，例如通过官方文档进一步学习。🍉🍉🍉