Pytorch的安装
目标
- 知道如何安装pytorch
1. Pytorch的介绍
Pytorch是一款facebook发布的深度学习框架，由其易用性，友好性，深受广大用户青睐。
2. Pytorch的版本
3. Pytorch的安装
安装地址介绍：https://pytorch.org/get-started/locally/
带GPU安装步骤：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
不带GPU安装步骤
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
安装之后打开ipython
输入：
In [1]:import torch In [2]: torch.__version__ Out[2]: '1.0.1'
注意：安装模块的时候安装的是pytorch ，但是在代码中都是使用torch
详细介绍之前出过一篇文章，大家有需要可以自行前往
Pytorch的入门使用
目标
- 知道张量和Pytorch中的张量
- 知道pytorch中如何创建张量
- 知道pytorch中tensor的常见方法
- 知道pytorch中tensor的数据类型
- 知道pytorch中如何实现tensor在cpu和cuda中转化
1. 张量Tensor
张量是一个统称，其中包含很多类型：
- 0阶张量：标量、常数，0-D Tensor
- 1阶张量：向量，1-D Tensor
- 2阶张量：矩阵，2-D Tensor
- 3阶张量
- …
- N阶张量
2. Pytorch中创建张量
1.使用python中的列表或者序列创建tensor
torch.tensor([[1., -1.], [1., -1.]]) tensor([[ 1.0000, -1.0000], [ 1.0000, -1.0000]])
2.使用numpy中的数组创建tensor
torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])) tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]])
3.使用torch的api创建tensor
- torch.empty(3,4)创建3行4列的空的tensor，会用无用数据进行填充
- torch.ones([3,4]) 创建3行4列的全为1的tensor
- torch.zeros([3,4])创建3行4列的全为0的tensor
- torch.rand([3,4]) 创建3行4列的随机值的tensor，随机值的区间是[0, 1)
>>> torch.rand(2, 3) tensor([[ 0.8237, 0.5781, 0.6879], [ 0.3816, 0.7249, 0.0998]])
torch.randint(low=0,high=10,size=[3,4])创建3行4列的随机整数的tensor，随机值的区间是[low, high)
>>> torch.randint(3, 10, (2, 2)) tensor([[4, 5], [6, 7]])
torch.randn([3,4])创建3行4列的随机数的tensor，随机值的分布式均值为0，方差为1
3. Pytorch中tensor的常用方法
1.获取tensor中的数据(当tensor中只有一个元素可用)：tensor.item()
In [10]: a = torch.tensor(np.arange(1)) In [11]: a Out[11]: tensor([0]) In [12]: a.item() Out[12]: 0
2.转化为numpy数组
In [55]: z.numpy() Out[55]: array([[-2.5871205], [ 7.3690367], [-2.4918075]], dtype=float32)
3.获取形状：tensor.size()
In [72]: x Out[72]: tensor([[ 1, 2], [ 3, 4], [ 5, 10]], dtype=torch.int32) In [73]: x.size() Out[73]: torch.Size([3, 2])
4.形状改变：tensor.view((3,4))。类似numpy中的reshape，是一种浅拷贝，仅仅是形状发生改变
In [76]: x.view(2,3) Out[76]: tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 10]], dtype=torch.int32)
5.获取阶数：tensor.dim()
In [77]: x.dim() Out[77]: 2
6.获取最大值：tensor.max()
In [78]: x.max() Out[78]: tensor(10, dtype=torch.int32)
7.转置：tensor.t()
In [79]: x.t() Out[79]: tensor([[ 1, 3, 5], [ 2, 4, 10]], dtype=torch.int32)
8.tensor[1,3] 获取tensor中第一行第三列的值
9.tensor[1,3]=100 对tensor中第一行第三列的位置进行赋值100
10.tensor的切片
In [101]: x Out[101]: tensor([[1.6437, 1.9439, 1.5393], [1.3491, 1.9575, 1.0552], [1.5106, 1.0123, 1.0961], [1.4382, 1.5939, 1.5012], [1.5267, 1.4858, 1.4007]]) In [102]: x[:,1] Out[102]: tensor([1.9439, 1.9575, 1.0123, 1.5939, 1.4858])
4. tensor的数据类型
tensor中的数据类型非常多，常见类型如下：
上图中的Tensor types表示这种type的tensor是其实例
获取tensor的数据类型:tensor.dtype
In [80]: x.dtype Out[80]: torch.int32
创建数据的时候指定类型
In [88]: torch.ones([2,3],dtype=torch.float32) Out[88]: tensor([[9.1167e+18, 0.0000e+00, 7.8796e+15], [8.3097e-43, 0.0000e+00, -0.0000e+00]])
类型的修改
In [17]: a Out[17]: tensor([1, 2], dtype=torch.int32) In [18]: a.type(torch.float) Out[18]: tensor([1., 2.]) In [19]: a.double() Out[19]: tensor([1., 2.], dtype=torch.float64)
5. tensor的其他操作
tensor和tensor相加
In [94]: x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float) In [95]: y = torch.rand(5, 3) In [96]: x+y Out[96]: tensor([[1.6437, 1.9439, 1.5393], [1.3491, 1.9575, 1.0552], [1.5106, 1.0123, 1.0961], [1.4382, 1.5939, 1.5012], [1.5267, 1.4858, 1.4007]]) In [98]: torch.add(x,y) Out[98]: tensor([[1.6437, 1.9439, 1.5393], [1.3491, 1.9575, 1.0552], [1.5106, 1.0123, 1.0961], [1.4382, 1.5939, 1.5012], [1.5267, 1.4858, 1.4007]]) In [99]: x.add(y) Out[99]: tensor([[1.6437, 1.9439, 1.5393], [1.3491, 1.9575, 1.0552], [1.5106, 1.0123, 1.0961], [1.4382, 1.5939, 1.5012], [1.5267, 1.4858, 1.4007]]) In [100]: x.add_(y) #带下划线的方法会对x进行就地修改 Out[100]: tensor([[1.6437, 1.9439, 1.5393], [1.3491, 1.9575, 1.0552], [1.5106, 1.0123, 1.0961], [1.4382, 1.5939, 1.5012], [1.5267, 1.4858, 1.4007]]) In [101]: x #x发生改变 Out[101]: tensor([[1.6437, 1.9439, 1.5393], [1.3491, 1.9575, 1.0552], [1.5106, 1.0123, 1.0961], [1.4382, 1.5939, 1.5012], [1.5267, 1.4858, 1.4007]])
注意：带下划线的方法（比如:add_)会对tensor进行就地修改
tensor和数字操作
In [97]: x +10 Out[97]: tensor([[11., 11., 11.], [11., 11., 11.], [11., 11., 11.], [11., 11., 11.], [11., 11., 11.]])
CUDA中的tensor
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
torch.cuda这个模块增加了对CUDA tensor的支持，能够在cpu和gpu上使用相同的方法操作tensor
通过.to方法能够把一个tensor转移到另外一个设备(比如从CPU转到GPU)
#device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") # cuda device对象 y = torch.ones_like(x, device=device) # 创建一个在cuda上的tensor x = x.to(device) # 使用方法把x转为cuda 的tensor z = x + y print(z) print(z.to("cpu", torch.double)) # .to方法也能够同时设置类型 >>tensor([1.9806], device='cuda:0') >>tensor([1.9806], dtype=torch.float64)
通过前面的学习，可以发现torch的各种操作几乎和numpy一样
视频学习网站：pytorch入门学习视频
