Tensor基本操作

Tensor（张量）

1、Tensor，又名张量，从工程角度来说，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组（高阶数组），torch里的Tensor支持GPU加速。

基本操作

1、从接口的角度讲，对tensor的操作可分为两类：
    （1）torch.function,如torch.save等
    （2）tensor.function，如tensor.view等
2、从存储的角度讲，对tensor的操作又可分为两类：
    （1）不会修改自身的数据，如a.add(b),加法的结果会返回一个新的tensor
    （2）会修改自身的数据，如a.add_(b),加法的结果仍存储在a中，a被修改了
函数名以_结尾的都是inplace方式，即会修改调用者自己的数据，在实际应用中需要加以区分。

#_Author_:Monkey
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import torch as t
# from __future__ import print_function
a = t.Tensor(2,3) #指定Tensor的形状，a的数值取决于内存空间的状态
print(a)
'''''tensor([[2.1469e+33, 5.9555e-43, 2.1479e+33],
[5.9555e-43, 6.3273e+30, 5.9555e-43]])'''
b = t.Tensor([ [1,2,3],[4,5,6] ]) #用list的数据创建Tensor
print(b)
'''''tensor([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]])'''
c = b.tolist() #Tensor转list
print(c)
'''''[[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]'''
#torch.size()返回torch.Size的子类，但其使用方式与tuple稍有区别
b_size = b.size()
print(b_size)
'''''torch.Size([2, 3])'''
d = b.numel()
print(d)
'''''6'''
#创建一个和b形状一样的tensor
e = t.Tensor(b_size)
f = t.Tensor((2,3))
print(e)
print(f)
'''''tensor([[2.6492e+21, 4.5908e-41, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 1.4013e-45, 2.9775e-41]])
tensor([2., 3.])'''
print(e.shape)
'''''torch.Size([2, 3])'''
print(t.ones(2,3))
'''''tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])'''
print(t.zeros(2,3))
'''''tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])'''
print(t.arange(1,6,2))
'''''tensor([1, 3, 5])'''
print(t.linspace(1,10,3))
'''''tensor([ 1.0000, 5.5000, 10.0000])'''
print(t.randn(2,3))
'''''tensor([[-0.3437, -0.3981, -0.3250],
[ 2.6717, -0.7511, -0.5858]])'''
print(t.randperm(5)) #长度为5的随机排序
'''''tensor([4, 0, 3, 2, 1])'''
print(t.eye(2,3)) #对角线为1，不要求行列数一致
'''''tensor([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.]])'''

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