2019 第 42 篇，总第 66 篇文章

本文大约 9000 字，建议收藏阅读！

这是翻译自官方的入门教程，教程地址如下：

https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

虽然教程名字是 60 分钟入门，但是内容还是比较多，所以会分成大概 4 篇来介绍，这是第一篇，目录如下：

1. Pytorch 是什么

Pytorch 是一个基于 Python 的科学计算库，它面向以下两种人群：

• 希望将其代替 Numpy 来利用 GPUs 的威力；

• 一个可以提供更加灵活和快速的深度学习研究平台。

1.1 安装

pytorch 的安装可以直接查看官网教程，如下所示，官网地址：https://pytorch.org/get-started/locally/

根据提示分别选择系统(Linux、Mac 或者 Windows)，安装方式(Conda，Pip，LibTorch 或者源码安装)、使用的编程语言(Python 2.7 或者 Python 3.5,3.6,3.7 或者是 C++)，如果是 GPU 版本，就需要选择 CUDA 的 版本，所以，如果如上图所示选择，安装的命令是：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch 

这里推荐采用 Conda 安装，即使用 Anaconda，主要是可以设置不同环境配置不同的设置，关于 Anaconda 可以查看我之前写的 Python 基础入门--简介和环境配置。

当然这里会安装最新版本的 Pytorch，也就是 1.1 版本，如果希望安装之前的版本，可以点击下面的网址：

http://pytorch.org/get-started/previous-versions/

如下图所示，安装 0.4.1 版本的 pytorch，在不同版本的 CUDA 以及没有 CUDA 的情况。

然后还有其他的安装方式，具体可以自己点击查看。

安装后，输入下列命令：

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

输出结果类似下面的结果即安装成功：

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],[0.8337, 0.9050, 0.2650],[0.2979, 0.7141, 0.9069],[0.1449, 0.1132, 0.1375],[0.4675, 0.3947, 0.1426]])

然后是验证能否正确运行在 GPU 上，输入下列代码，这份代码中 cuda.is_available() 主要是用于检测是否可以使用当前的 GPU 显卡，如果返回 True，当然就可以运行，否则就不能。

import torch
torch.cuda.is_available()

1.2 张量(Tensors)

Pytorch 的一大作用就是可以代替 Numpy 库，所以首先介绍 Tensors ，也就是张量，它相当于 Numpy 的多维数组(ndarrays)。两者的区别就是 Tensors 可以应用到 GPU 上加快计算速度。

首先导入必须的库，主要是 torch

from __future__ import print_function
import torch

1.2.1 声明和定义

首先是对 Tensors 的声明和定义方法，分别有以下几种：

• torch.empty(): 声明一个未初始化的矩阵。

# 创建一个 5*3 的矩阵
x = torch.empty(5, 3)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[9.2737e-41, 8.9074e-01, 1.9286e-37],[1.7228e-34, 5.7064e+01, 9.2737e-41],[2.2803e+02, 1.9288e-37, 1.7228e-34],[1.4609e+04, 9.2737e-41, 5.8375e+04],[1.9290e-37, 1.7228e-34, 3.7402e+06]])

• torch.rand()：随机初始化一个矩阵

# 创建一个随机初始化的 5*3 矩阵
rand_x = torch.rand(5, 3)
print(rand_x)

输出结果：

tensor([[0.4311, 0.2798, 0.8444],[0.0829, 0.9029, 0.8463],[0.7139, 0.4225, 0.5623],[0.7642, 0.0329, 0.8816],[1.0000, 0.9830, 0.9256]])

• torch.zeros()：创建数值皆为 0 的矩阵

# 创建一个数值皆是 0，类型为 long 的矩阵
zero_x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(zero_x)

输出结果如下：

tensor([[0, 0, 0],[0, 0, 0],[0, 0, 0],[0, 0, 0],[0, 0, 0]])

类似的也可以创建数值都是 1 的矩阵，调用 torch.ones

• torch.tensor()：直接传递 tensor 数值来创建

# tensor 数值是 [5.5, 3]
tensor1 = torch.tensor([5.5, 3])
print(tensor1)

输出结果：

tensor([5.5000, 3.0000])

除了上述几种方法，还可以根据已有的 tensor 变量创建新的 tensor 变量，这种做法的好处就是可以保留已有 tensor 的一些属性，包括尺寸大小、数值属性，除非是重新定义这些属性。相应的实现方法如下：

• tensor.new_ones()：new_*() 方法需要输入尺寸大小

# 显示定义新的尺寸是 5*3，数值类型是 torch.double
tensor2 = tensor1.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)  # new_* 方法需要输入 tensor 大小
print(tensor2)

输出结果：

tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)

• torch.randn_like(old_tensor)：保留相同的尺寸大小

# 修改数值类型
tensor3 = torch.randn_like(tensor2, dtype=torch.float)
print('tensor3: ', tensor3)

输出结果，这里是根据上个方法声明的 tensor2 变量来声明新的变量，可以看出尺寸大小都是 5*3，但是数值类型是改变了的。

tensor3:  tensor([[-0.4491, -0.2634, -0.0040],[-0.1624,  0.4475, -0.8407],[-0.6539, -1.2772,  0.6060],[ 0.2304,  0.0879, -0.3876],[ 1.2900, -0.7475, -1.8212]])

最后，对 tensors 的尺寸大小获取可以采用 tensor.size() 方法：

print(tensor3.size())  
# 输出: torch.Size([5, 3])

注意： torch.Size 实际上是元组(tuple)类型，所以支持所有的元组操作。

1.2.2 操作(Operations)

操作也包含了很多语法，但这里作为快速入门，仅仅以加法操作作为例子进行介绍，更多的操作介绍可以点击下面网址查看官方文档，包括转置、索引、切片、数学计算、线性代数、随机数等等：

https://pytorch.org/docs/stable/torch.html

对于加法的操作，有几种实现方式：

• + 运算符

• torch.add(tensor1, tensor2, [out=tensor3])

• tensor1.add_(tensor2)：直接修改 tensor 变量

tensor4 = torch.rand(5, 3)
print('tensor3 + tensor4= ', tensor3 + tensor4)
print('tensor3 + tensor4= ', torch.add(tensor3, tensor4))
# 新声明一个 tensor 变量保存加法操作的结果
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(tensor3, tensor4, out=result)
print('add result= ', result)
# 直接修改变量
tensor3.add_(tensor4)
print('tensor3= ', tensor3)

输出结果

tensor3 + tensor4=  tensor([[ 0.1000,  0.1325,  0.0461],[ 0.4731,  0.4523, -0.7517],[ 0.2995, -0.9576,  1.4906],[ 1.0461,  0.7557, -0.0187],[ 2.2446, -0.3473, -1.0873]])tensor3 + tensor4=  tensor([[ 0.1000,  0.1325,  0.0461],[ 0.4731,  0.4523, -0.7517],[ 0.2995, -0.9576,  1.4906],[ 1.0461,  0.7557, -0.0187],[ 2.2446, -0.3473, -1.0873]])add result=  tensor([[ 0.1000,  0.1325,  0.0461],[ 0.4731,  0.4523, -0.7517],[ 0.2995, -0.9576,  1.4906],[ 1.0461,  0.7557, -0.0187],[ 2.2446, -0.3473, -1.0873]])tensor3=  tensor([[ 0.1000,  0.1325,  0.0461],[ 0.4731,  0.4523, -0.7517],[ 0.2995, -0.9576,  1.4906],[ 1.0461,  0.7557, -0.0187],[ 2.2446, -0.3473, -1.0873]])

注意：可以改变 tensor 变量的操作都带有一个后缀 _, 例如 x.copy_(y), x.t_() 都可以改变 x 变量

除了加法运算操作，对于 Tensor 的访问，和 Numpy 对数组类似，可以使用索引来访问某一维的数据，如下所示：

# 访问 tensor3 第一列数据
print(tensor3[:, 0])

输出结果：

tensor([0.1000, 0.4731, 0.2995, 1.0461, 2.2446])

对 Tensor 的尺寸修改，可以采用 torch.view() ，如下所示：

x = torch.randn(4, 4)
y = x.view(16)
# -1 表示除给定维度外的其余维度的乘积
z = x.view(-1, 8)
print(x.size(), y.size(), z.size())

输出结果：

torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8])

如果 tensor 仅有一个元素，可以采用 .item() 来获取类似 Python 中整数类型的数值：

x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())

输出结果:

tensor([0.4549])
0.4549027979373932

更多的运算操作可以查看官方文档的介绍：

https://pytorch.org/docs/stable/torch.html

1.3 和 Numpy 数组的转换

Tensor 和 Numpy 的数组可以相互转换，并且两者转换后共享在 CPU 下的内存空间，即改变其中一个的数值，另一个变量也会随之改变。

1.3.1 张量转换为 Numpy 数组

实现 Tensor 转换为 Numpy 数组的例子如下所示，调用 tensor.numpy() 可以实现这个转换操作。

a = torch.ones(5)
print(a)
b = a.numpy()
print(b)

输出结果：

tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
[1. 1. 1. 1. 1.]

此外，刚刚说了两者是共享同个内存空间的，例子如下所示，修改 tensor 变量 a，看看从 a 转换得到的 Numpy 数组变量 b 是否发生变化。

a.add_(1)
print(a)
print(b)

输出结果如下，很明显，b 也随着 a 的改变而改变。

tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
[2. 2. 2. 2. 2.]

1.3.2 Numpy 数组转换为张量

转换的操作是调用 torch.from_numpy(numpy_array) 方法。例子如下所示：

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)

输出结果：

[2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)

在 CPU 上，除了 CharTensor 外的所有 Tensor 类型变量，都支持和 Numpy数组的相互转换操作。

1.4. CUDA 张量

Tensors 可以通过 .to 方法转换到不同的设备上，即 CPU 或者 GPU 上。例子如下所示：

# 当 CUDA 可用的时候，可用运行下方这段代码，采用 torch.device() 方法来改变 tensors 是否在 GPU 上进行计算操作
if torch.cuda.is_available():device = torch.device("cuda")          # 定义一个 CUDA 设备对象y = torch.ones_like(x, device=device)  # 显示创建在 GPU 上的一个 tensorx = x.to(device)                       # 也可以采用 .to("cuda") z = x + yprint(z)print(z.to("cpu", torch.double))       # .to() 方法也可以改变数值类型

输出结果，第一个结果就是在 GPU 上的结果，打印变量的时候会带有 device='cuda:0'，而第二个是在 CPU 上的变量。

tensor([1.4549], device='cuda:0')tensor([1.4549], dtype=torch.float64)

本小节教程：

https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html

本小节的代码：

https://github.com/ccc013/DeepLearning_Notes/blob/master/Pytorch/practise/basic_practise.ipynb

2. autograd

对于 Pytorch 的神经网络来说，非常关键的一个库就是 autograd ，它主要是提供了对 Tensors 上所有运算操作的自动微分功能，也就是计算梯度的功能。它属于 define-by-run 类型框架，即反向传播操作的定义是根据代码的运行方式，因此每次迭代都可以是不同的。

接下来会简单介绍一些例子来说明这个库的作用。

2.1 张量

torch.Tensor 是 Pytorch 最主要的库，当设置它的属性 .requires_grad=True，那么就会开始追踪在该变量上的所有操作，而完成计算后，可以调用 .backward() 并自动计算所有的梯度，得到的梯度都保存在属性 .grad 中。

调用 .detach() 方法分离出计算的历史，可以停止一个 tensor 变量继续追踪其历史信息 ，同时也防止未来的计算会被追踪。

而如果是希望防止跟踪历史（以及使用内存），可以将代码块放在 with torch.no_grad(): 内，这个做法在使用一个模型进行评估的时候非常有用，因为模型会包含一些带有 requires_grad=True 的训练参数，但实际上并不需要它们的梯度信息。

对于 autograd 的实现，还有一个类也是非常重要-- Function 。

Tensor 和 Function 两个类是有关联并建立了一个非循环的图，可以编码一个完整的计算记录。每个 tensor 变量都带有属性 .grad_fn ，该属性引用了创建了这个变量的 Function （除了由用户创建的 Tensors，它们的 grad_fn=None )。

如果要进行求导运算，可以调用一个 Tensor 变量的方法 .backward() 。如果该变量是一个标量，即仅有一个元素，那么不需要传递任何参数给方法 .backward()，当包含多个元素的时候，就必须指定一个 gradient 参数，表示匹配尺寸大小的 tensor，这部分见第二小节介绍梯度的内容。

接下来就开始用代码来进一步介绍。

首先导入必须的库：

import torch

开始创建一个 tensor， 并让 requires_grad=True 来追踪该变量相关的计算操作：

x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x)

输出结果：

tensor([[1., 1.],[1., 1.]], requires_grad=True)

执行任意计算操作，这里进行简单的加法运算：

y = x + 2
print(y)

输出结果：

tensor([[3., 3.],[3., 3.]], grad_fn=<AddBackward>)

y 是一个操作的结果，所以它带有属性 grad_fn：

print(y.grad_fn)

输出结果：

<AddBackward object at 0x00000216D25DCC88>

继续对变量 y 进行操作：

z = y * y * 3
out = z.mean()print('z=', z)
print('out=', out)

输出结果：

z= tensor([[27., 27.],[27., 27.]], grad_fn=<MulBackward>)out= tensor(27., grad_fn=<MeanBackward1>)

实际上，一个 Tensor 变量的默认 requires_grad 是 False ，可以像上述定义一个变量时候指定该属性是 True，当然也可以定义变量后，调用 .requires_grad_(True) 设置为 True ，这里带有后缀 _ 是会改变变量本身的属性，在上一节介绍加法操作 add_() 说明过，下面是一个代码例子：

a = torch.randn(2, 2)
a = ((a * 3) / (a - 1))
print(a.requires_grad)
a.requires_grad_(True)
print(a.requires_grad)
b = (a * a).sum()
print(b.grad_fn)

输出结果如下，第一行是为设置 requires_grad 的结果，接着显示调用 .requires_grad_(True)，输出结果就是 True 。

FalseTrue<SumBackward0 object at 0x00000216D25ED710>

2.2 梯度

接下来就是开始计算梯度，进行反向传播的操作。out 变量是上一小节中定义的，它是一个标量，因此 out.backward() 相当于 out.backward(torch.tensor(1.)) ，代码如下：

out.backward()
# 输出梯度 d(out)/dx
print(x.grad)

输出结果：

tensor([[4.5000, 4.5000],[4.5000, 4.5000]])

结果应该就是得到数值都是 4.5 的矩阵。这里我们用 o 表示 out 变量，那么根据之前的定义会有：

详细来说，初始定义的 x 是一个全为 1 的矩阵，然后加法操作 x+2 得到 y ，接着 y*y*3， 得到 z ，并且此时 z 是一个 2*2 的矩阵，所以整体求平均得到 out 变量应该是除以 4，所以得到上述三条公式。

因此，计算梯度：

从数学上来说，如果你有一个向量值函数：

一般来说，torch.autograd 就是用于计算雅克比向量(vector-Jacobian)乘积的工具。这里略过数学公式，直接上代码例子介绍：

x = torch.randn(3, requires_grad=True)y = x * 2
while y.data.norm() < 1000:y = y * 2print(y)

输出结果：

tensor([ 237.5009, 1774.2396,  274.0625], grad_fn=<MulBackward>)

这里得到的变量 y 不再是一个标量，torch.autograd 不能直接计算完整的雅克比行列式，但我们可以通过简单的传递向量给 backward() 方法作为参数得到雅克比向量的乘积，例子如下所示：

v = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)
y.backward(v)print(x.grad)

输出结果：

tensor([ 102.4000, 1024.0000,    0.1024])

最后，加上 with torch.no_grad() 就可以停止追踪变量历史进行自动梯度计算：

print(x.requires_grad)
print((x ** 2).requires_grad)with torch.no_grad():print((x ** 2).requires_grad)

输出结果：

TrueTrueFalse

更多有关 autograd 和 Function 的介绍：

https://pytorch.org/docs/autograd

本小节教程：

https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html

本小节的代码：

https://github.com/ccc013/DeepLearning_Notes/blob/master/Pytorch/practise/autograd.ipynb

---

小结

第一篇主要简单介绍 Pytorch 的两大作用，替代 Numpy 以及一个新的深度学习工具，当然主要还是后者让其能够在短短两三年内快速发展，并且由于 Tensorflow 的一些缺点，越来越多人会选择采用 Pytorch 工具，特别是对于学术界的科研学者来说，Pytorch 其实会上手更加快。

另外，还介绍了最重要也是最基础的张量的知识，其方法、操作和 Numpy 的数组非常相似，两者还可以互相转换，稍微不同的是张量可以应用到 GPU 上加快计算速度。

最后简单介绍了 autograd 这个库，对于深度学习非常重要，它可以自动计算梯度，非常有用。

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