0 导读
在我们不知道什么是深度学习计算框架时，我们可以把PyTorch看做是Python的第三方库，在PyTorch中定义了适用于深度学习的张量Tensor，以及张量的各类计算。就相当于NumPy中定义的Array和对应的科学计算方法，正是这些基本数据类型和对应的方法函数，为我们进一步在PyTorch上进行深度学习建模提供了基本对象和基本工具。
因此，我们需要熟练掌握PyTorch中张量的基本操作方法。torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。
import torch
torch.__version__
# '1.7.0'
1 张量的创建
张量的最基本创建方法和Numpy中创建Array的格式一致，都是创建函数的格式。
1.1 通过列表创建
t = torch.tensor([1, 2])
print(t)
# tensor([1, 2])
1.2 通过元组创建
t = torch.tensor((1, 2))
print(t)
# tensor([1, 2])
1.3 通过Numpy创建
import numpy as np
n = np.array([1, 2])
t = torch.tensor(n)
print(t)
# tensor([1, 2])
2 张量的数据类型
在Python中，我们可以使用type()方法查看一个变量的数据类型。
2.1 type()
t = torch.tensor([1, 2])
print(type(t))
# <class 'torch.Tensor'>
在Python环境中直接使用type()方法打印变量t的类型torch.Tensor。那么Tensor下有什么类型呢？我们需要使用dtype方法进行查看。
2.2 dtype
t = torch.tensor([1, 2])
print(t.dtype)
# torch.int64
我们可以看到t的大类是Tensor，更具体的说，它是torch.int64类型的变量。
2.3 type()与dtype的不同
i = torch.tensor([1, 2])
f = torch.tensor([1.0, 2.0])
print(type(i), i.dtype, sep = ' , ')
print(type(f), f.dtype, sep = ' , ')
# <class 'torch.Tensor'> , torch.int64
# <class 'torch.Tensor'> , torch.float32
我们可以看到，type()不能识别出Tensor内部的数据类型，只能识别出变量的基本类型是Tensor，而dtype方法可以识别出变量具体为哪种类型的Tensor。
2.4 PyTorch中Tensor的数据类型
在PyTorch中我们常用Tensor的数据类型有整数型、浮点型和布尔型。具体如下：
| 数据类型 | dtype |
|---|---|
| 32bit浮点数 | torch.float32或torch.float |
| 64bit浮点数 | torch.float64或torch.double |
| 16bit浮点数 | torch.half |
| 8bit无符号整数 | torch.unit8 |
| 8bit有符号整数 | torch.int8 |
| 16bit有符号整数 | torch.int16或torch.short |
| 32bit有符号整数 | torch.int32或torch.int |
| 64bit有符号整数 | torch.int64 |
| 布尔型 | torch.bool |
| 复数型 | torch.complex64 |
此外，我们可以在创建张量时通过dtype参数直接定义它的类型。
t = torch.tensor([1, 2], dtype = torch.float64)
print(t.dtype)
# torch.float64
3 张量类型的转化
3.1 张量类型的隐式转化
和Numpy中Array相同，当张量各元素属于不同类型时，系统会自动进行隐式转化。
t = torch.tensor([1.1, 2])
print(t)
# tensor([1.1000, 2.0000])
t = torch.tensor([True, 2])
print(t)
# tensor([1, 2])
3.2 张量类型的转化方法
可以使用.float()、.int()等方法对张量类型进行转化。
t = torch.tensor([1, 2])
f = t.float()
print(f)
print(t)
# tensor([1., 2.])
# tensor([1, 2])
需要注意的是，这里并不会改变原来t的数据类型。
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