pytorch 数据操作

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数据操作

在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。

在PyTorch中， torch.Tensor 是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现 Tensor 和NumPy的多维数组非常类似。然而， Tensor 提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使 Tensor 更加适合深度学习。

"tensor"这个单词一般可译作“张量”，张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是二维张量。

创建 `Tensor`

我们先介绍 Tensor 的最基本功能，即 Tensor 的创建。

首先导入PyTorch：

import torch

然后我们创建一个5x3的未初始化的 Tensor ：

x = torch.empty(5, 3)

print(x)

输出：

tensor([[ 0.0000e+00,  1.5846e+29,  0.0000e+00],

        [ 1.5846e+29,  5.6052e-45,  0.0000e+00],

        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00],

        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00],

        [ 0.0000e+00,  1.5846e+29, -2.4336e+02]])

创建一个5x3的随机初始化的 Tensor :

x = torch.rand(5, 3)

print(x)

输出：

tensor([[0.4963, 0.7682, 0.0885],

        [0.1320, 0.3074, 0.6341],

        [0.4901, 0.8964, 0.4556],

        [0.6323, 0.3489, 0.4017],

        [0.0223, 0.1689, 0.2939]])

创建一个5x3的long型全0的 Tensor :

x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)

print(x)

输出：

tensor([[0, 0, 0],

        [0, 0, 0],

        [0, 0, 0],

        [0, 0, 0],

        [0, 0, 0]])

还可以直接根据数据创建:

x = torch.tensor([5.5, 3])

print(x)

输出：

tensor([5.5000, 3.0000])

还可以通过现有的 Tensor 来创建，此方法会默认重用输入 Tensor 的一些属性，例如数据类型，除非自定义数据类型。

x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64)  # 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device

print(x)

x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) # 指定新的数据类型

print(x)

输出：

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

        [1., 1., 1.],

        [1., 1., 1.],

        [1., 1., 1.],

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

tensor([[ 0.6035,  0.8110, -0.0451],

        [ 0.8797,  1.0482, -0.0445],

        [-0.7229,  2.8663, -0.5655],

        [ 0.1604, -0.0254,  1.0739],

        [ 2.2628, -0.9175, -0.2251]])

我们可以通过 shape 或者 size() 来获取 Tensor 的形状:

print(x.size())

print(x.shape)

输出：

torch.Size([5, 3])

torch.Size([5, 3])

注意：返回的torch.Size其实就是一个tuple, 支持所有tuple的操作。

还有很多函数可以创建 Tensor ，去翻翻官方API就知道了，下表给了一些常用的作参考。

函数	功能
Tensor(*sizes)	基础构造函数
tensor(data,)	类似np.array的构造函数
ones(*sizes)	全1Tensor
zeros(*sizes)	全0Tensor
eye(*sizes)	对角线为1，其他为0
arange(s,e,step)	从s到e，步长为step
linspace(s,e,steps)	从s到e，均匀切分成steps份
rand/randn(*sizes)	均匀/标准分布
normal(mean,std)/uniform(from,to)	正态分布/均匀分布
randperm(m)	随机排列

这些创建方法都可以在创建的时候指定数据类型dtype和存放device(cpu/gpu)。

操作

本小节介绍 Tensor 的各种操作。

算术操作

在PyTorch中，同一种操作可能有很多种形式，下面用加法作为例子。

加法形式一
```
y = torch.rand(5, 3)

print(x + y)
```

加法形式二

print(torch.add(x, y))

还可指定输出：

result = torch.empty(5, 3)

torch.add(x, y, out=result)

print(result)

加法形式三、inplace
```
# adds x to y

y.add_(x)

print(y)
```
注：PyTorch操作inplace版本都有后缀 _ , 例如 x.copy_(y), x.t_()

以上几种形式的输出均为：

tensor([[ 1.3967,  1.0892,  0.4369],

        [ 1.6995,  2.0453,  0.6539],

        [-0.1553,  3.7016, -0.3599],

        [ 0.7536,  0.0870,  1.2274],

        [ 2.5046, -0.1913,  0.4760]])

索引

我们还可以使用类似NumPy的索引操作来访问 Tensor 的一部分，需要注意的是： 索引出来的结果与原数据共享内存，也即修改一个，另一个会跟着修改。

y = x[0, :]

y += 1

print(y)

print(x[0, :]) # 源tensor也被改了

输出：

tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549])

tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549])

除了常用的索引选择数据之外，PyTorch还提供了一些高级的选择函数:

函数	功能
index_select(input, dim, index)	在指定维度dim上选取，比如选取某些行、某些列
masked_select(input, mask)	例子如上，a[a>0]，使用ByteTensor进行选取
nonzero(input)	非0元素的下标
gather(input, dim, index)	根据index，在dim维度上选取数据，输出的size与index一样

这里不详细介绍，用到了再查官方文档。

改变形状

用 view() 来改变 Tensor 的形状：

y = x.view(15)

z = x.view(-1, 5)  # -1所指的维度可以根据其他维度的值推出来

print(x.size(), y.size(), z.size())

输出：

torch.Size([5, 3]) torch.Size([15]) torch.Size([3, 5])

注意 view() 返回的新 Tensor 与源 Tensor 虽然可能有不同的 size ，但是是共享 data 的，也即更改其中的一个，另外一个也会跟着改变。(顾名思义，view仅仅是改变了对这个张量的观察角度，内部数据并未改变)

x += 1

print(x)

print(y) # 也加了1

输出：

tensor([[1.6035, 1.8110, 0.9549],

        [1.8797, 2.0482, 0.9555],

        [0.2771, 3.8663, 0.4345],

        [1.1604, 0.9746, 2.0739],

        [3.2628, 0.0825, 0.7749]])

tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549, 1.8797, 2.0482, 0.9555, 0.2771, 3.8663, 0.4345,

        1.1604, 0.9746, 2.0739, 3.2628, 0.0825, 0.7749])

所以如果我们想返回一个真正新的副本（即不共享data内存）该怎么办呢？Pytorch还提供了一个 reshape() 可以改变形状，但是此函数并不能保证返回的是其拷贝，所以不推荐使用。推荐先用 clone 创造一个副本然后再使用 view 。参考此处

x_cp = x.clone().view(15)

x -= 1

print(x)

print(x_cp)

输出:

tensor([[ 0.6035,  0.8110, -0.0451],

        [ 0.8797,  1.0482, -0.0445],

        [-0.7229,  2.8663, -0.5655],

        [ 0.1604, -0.0254,  1.0739],

        [ 2.2628, -0.9175, -0.2251]])

tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549, 1.8797, 2.0482, 0.9555, 0.2771, 3.8663, 0.4345,

        1.1604, 0.9746, 2.0739, 3.2628, 0.0825, 0.7749])

使用 clone 还有一个好处是会被记录在计算图中，即梯度回传到副本时也会传到源 Tensor 。

另外一个常用的函数就是 item() , 它可以将一个标量 Tensor 转换成一个Python number：

x = torch.randn(1)

print(x)

print(x.item())

输出：

tensor([2.3466])

2.3466382026672363

线性代数

另外，PyTorch还支持一些线性函数，这里提一下，免得用起来的时候自己造轮子，具体用法参考官方文档。如下表所示：

函数	功能
trace	对角线元素之和(矩阵的迹)
diag	对角线元素
triu/tril	矩阵的上三角/下三角，可指定偏移量
mm/bmm	矩阵乘法，batch的矩阵乘法
addmm/addbmm/addmv/addr/baddbmm..	矩阵运算
t	转置
dot/cross	内积/外积
inverse	求逆矩阵
svd	奇异值分解

PyTorch中的 Tensor 支持超过一百种操作，包括转置、索引、切片、数学运算、线性代数、随机数等等，可参考官方文档。

广播机制

前面我们看到如何对两个形状相同的 Tensor 做按元素运算。当对两个形状不同的 Tensor 按元素运算时，可能会触发广播（broadcasting）机制：先适当复制元素使这两个 Tensor 形状相同后再按元素运算。例如：

x = torch.arange(1, 3).view(1, 2)

print(x)

y = torch.arange(1, 4).view(3, 1)

print(y)

print(x + y)

输出：

tensor([[1, 2]])

tensor([[1],

        [2],

        [3]])

tensor([[2, 3],

        [3, 4],

        [4, 5]])

由于 x 和 y 分别是1行2列和3行1列的矩阵，如果要计算 x + y ，那么 x 中第一行的2个元素被广播（复制）到了第二行和第三行，而 y 中第一列的3个元素被广播（复制）到了第二列。如此，就可以对2个3行2列的矩阵按元素相加。

运算的内存开销

前面说了，索引操作是不会开辟新内存的，而像 y = x + y 这样的运算是会新开内存的，然后将 y 指向新内存。为了演示这一点，我们可以使用Python自带的 id 函数：如果两个实例的ID一致，那么它们所对应的内存地址相同；反之则不同。

x = torch.tensor([1, 2])

y = torch.tensor([3, 4])

id_before = id(y)

y = y + x

print(id(y) == id_before) # False

如果想指定结果到原来的 y 的内存，我们可以使用前面介绍的索引来进行替换操作。在下面的例子中，我们把 x + y 的结果通过 [:] 写进 y 对应的内存中。

x = torch.tensor([1, 2])

y = torch.tensor([3, 4])

id_before = id(y)

y[:] = y + x

print(id(y) == id_before) # True

我们还可以使用运算符全名函数中的 out 参数或者自加运算符 += (也即 add_() )达到上述效果，例如 torch.add(x, y, out=y) 和 y += x ( y.add_(x) )。

x = torch.tensor([1, 2])

y = torch.tensor([3, 4])

id_before = id(y)

torch.add(x, y, out=y) # y += x, y.add_(x)

print(id(y) == id_before) # True

注：虽然 view 返回的 Tensor 与源 Tensor 是共享 data 的，但是依然是一个新的 Tensor （因为 Tensor 除了包含 data 外还有一些其他属性），二者id（内存地址）并不一致。

`Tensor` 和NumPy相互转换

我们很容易用 numpy() 和 from_numpy() 将 Tensor 和NumPy中的数组相互转换。但是需要注意的一点是：

这两个函数所产生的的 Tensor 和NumPy中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），改变其中一个时另一个也会改变！！！

还有一个常用的将NumPy中的array转换成 Tensor 的方法就是 torch.tensor() , 需要注意的是，此方法总是会进行数据拷贝（就会消耗更多的时间和空间），所以返回的 Tensor 和原来的数据不再共享内存。

`Tensor` 转NumPy

使用 numpy() 将 Tensor 转换成NumPy数组:

a = torch.ones(5)

b = a.numpy()

print(a, b)

a += 1

print(a, b)

b += 1

print(a, b)

输出：

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

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

tensor([3., 3., 3., 3., 3.]) [3. 3. 3. 3. 3.]

NumPy数组转 `Tensor`

使用 from_numpy() 将NumPy数组转换成 Tensor :

import numpy as np

a = np.ones(5)

b = torch.from_numpy(a)

print(a, b)

a += 1

print(a, b)

b += 1

print(a, b)

输出：

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

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

[3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

所有在CPU上的 Tensor （除了 CharTensor ）都支持与NumPy数组相互转换。

此外上面提到还有一个常用的方法就是直接用 torch.tensor() 将NumPy数组转换成 Tensor ，需要注意的是该方法总是会进行数据拷贝，返回的 Tensor 和原来的数据不再共享内存。

c = torch.tensor(a)

a += 1

print(a, c)

输出

[4. 4. 4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

`Tensor` on GPU

用方法 to() 可以将 Tensor 在CPU和GPU（需要硬件支持）之间相互移动。

# 以下代码只有在PyTorch GPU版本上才会执行

if torch.cuda.is_available():

    device = torch.device("cuda")          # GPU

    y = torch.ones_like(x, device=device)  # 直接创建一个在GPU上的Tensor

    x = x.to(device)                       # 等价于 .to("cuda")

    z = x + y

    print(z)

    print(z.to("cpu", torch.double))       # to()还可以同时更改数据类型

注: 本文主要参考PyTorch官方文档和此处，与原书同一节有很大不同。

正文

数据操作

创建 `Tensor`

操作

算术操作

索引

改变形状

线性代数

广播机制

运算的内存开销

`Tensor` 和NumPy相互转换

`Tensor` 转NumPy

NumPy数组转 `Tensor`

`Tensor` on GPU

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