深度学习-Pytorch-第二课-感悟

python	pytorch
Int	IntTensor of size()
float	FloatTensor of size()
Int array	IntTensor of size[d1, d2,...]
Float array	FloatTensor of size [d1, d2,...]
string	----

 dim 指tensor长度

size/shape:指tensor形状

tensor指矩阵具体数据

Tensor和tensor区别

Tensor接收shape作为参数

tensor直接接收数据作为参数

Tensor和FloatTensor的关系：两者意义相同

最好不用Tensor

用tensor时给data 

使用FloatTensor（d1, d2, d3）

uninitialized未初始化

创建未初始化数据 

        torch.empty()

        torch.FloatTensor(d1,d2,d3)

        torch.IntTensr(d1,d2,d3)

pytorch中默认使用FloatTensor

增强学习使用double类型，其他使用float类型

设置默认类型为double

torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)

 随机初始化

rand/rand_like,randint

rand会从[0,1)中随机均匀的分布生成

rand_like接收的参数不再是shape而是tensor

a=torch.rand(3,3)

torch.rand_like(a)

randn正态分布

arange()函数生成等差数列

生成0到10默认等差为1的数列

torch.arange(0, 10)

生成0到10等差为2的数列

torch.arange(0, 10，2)

pytorch中不建议使用range()函数

linspace()函数

logspace()函数

ones()函数生成全1矩阵

zeros()函数生成全0矩阵

eye()函数生成对角线矩阵

randperm()函数随机打散

索引和切片

pytorch学习05：索引和切片_HMTT的博客-CSDN博客

indexing

select first/last N

select by steps

分布采样

select by spcecific index

选择具体的索引号采样

mask掩码

mask_select

维度变换

pytorch学习06：Tensor维度变换_HMTT的博客-CSDN博客

View/reshape

重塑

View和reshape几乎一模一样

Squeeze/unsqueeze

挤压/展开

Transpose/t/permute

维度交换/维度重拍

Expand/repeat

广播/复制

两种扩展

Expand:broadcasting

只改变方式，没有增加数据。

Repeat:memorty copied

增加了数据

推荐使用Expand

.transpose方法，转置，维度交换。

.t方法，维度交换，只适用于二维。

.contiguous方法，使数据连续

Broadcasting自动扩展

pytorch学习07：Broadcast广播——自动扩展_HMTT的博客-CSDN博客

拼接与拆分

pytorch学习08：拼接与拆分_HMTT的博客-CSDN博客

cat

（concatenate，拼接）

stack

split按长度拆分

chunk按数量拆分

数学运算

pytorch学习09：矩阵基本运算_HMTT的博客-CSDN博客

建议直接使用运算符号

mm

只针对2d

matmul

@=matmul

PyTorch疑难杂症（1）——torch.matmul()函数用法总结_wendy_ya的博客-CSDN博客_torch.matmul

power

rsqrt

exp

clamp

属性统计

pytorch学习10：统计运算_HMTT的博客-CSDN博客

norm范数

norm-p

mean，sum，min，max，prod

prod累乘

argmax，argmin

dim和keepdim

top-k or k-th

高阶OP

pytorch学习11：where 和 gather_HMTT的博客-CSDN博客

where和gather