pytorch 线性代数基本操作

pytorch是非常好的人工智能训练和推理框架,我们来通过李沐老师的《动手学深度学习》来简单学习一下。

首先,安装pytorch,请参考pytorch官网:PyTorch

也可以到kaggle、colab、启智社区等使用配置好的pytorch环境,更简单方便。

pytorch基本操作

导入并进行标量计算

import torchx = torch.tensor(3.0)
y = torch.tensor(2.0)x + y, x * y, x / y, x**y

输出:

(tensor(5.), tensor(6.), tensor(1.5000), tensor(9.))

向量操作

可以通过索引访问内部元素

x = torch.arange(4)
x
tensor([0, 1, 2, 3])
x[3]
tensor(3)

矩阵操作

A = torch.arange(20).reshape(5, 4)
A
tensor([[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19]])

也可以使用torch.randn生成随机矩阵

A = torch.randn((5, 4))

张量操作

多维矩阵就是张量,AI训练主要就是张量的计算,也就是我们常说的3D、4D数据。

X = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)
X
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23]]])

张量的加法就是同样位置的元素相加

A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5, 4)
B = A.clone()  # 通过分配新内存,将A的一个副本分配给B
A, A + B
(tensor([[ 0.,  1.,  2.,  3.],[ 4.,  5.,  6.,  7.],[ 8.,  9., 10., 11.],[12., 13., 14., 15.],[16., 17., 18., 19.]]),tensor([[ 0.,  2.,  4.,  6.],[ 8., 10., 12., 14.],[16., 18., 20., 22.],[24., 26., 28., 30.],[32., 34., 36., 38.]]))

张量的同样位置相乘,叫哈达玛乘 

A * B

tensor([[  0.,   1.,   4.,   9.],[ 16.,  25.,  36.,  49.],[ 64.,  81., 100., 121.],[144., 169., 196., 225.],[256., 289., 324., 361.]])

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