pytorch级联融合特征 pytorch合并tensor

1 张量

张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。

张量类似于NumPy 的ndarray，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存，从而无需复制数据（参见Bridge with NumPy）。张量也针对自动微分进行了优化（我们将在后面的Autograd 部分看到更多相关信息）。如果您熟悉 ndarrays，那么您将熟悉 Tensor API。如果没有，请继续！

import torch
import numpy as np

1.1 初始化张量

张量可以通过多种方式初始化。看看下面的例子：

直接从数据

张量可以直接从数据中创建。数据类型是自动推断的。

data = [[1, 2],[3, 4]]
x_data = torch.tensor(data)

从 NumPy 数组

张量可以从 NumPy 数组创建（反之亦然 - 请参阅Bridge with NumPy）。

np_array = np.array(data)
x_np = torch.from_numpy(np_array)

从另一个张量：

除非明确覆盖，否则新张量保留参数张量的属性（形状、数据类型）。

x_ones = torch.ones_like(x_data) # retains the properties of x_data
print(f"Ones Tensor: \n {x_ones} \n")

x_rand = torch.rand_like(x_data, dtype=torch.float) # overrides the datatype of x_data
print(f"Random Tensor: \n {x_rand} \n")

出去：

Ones Tensor:
 tensor([[1, 1],
        [1, 1]])

Random Tensor:
 tensor([[0.4223, 0.1719],
        [0.3184, 0.2631]])

使用随机值或常量值：

shape是张量维度的元组。在下面的函数中，它决定了输出张量的维度。

shape = (2,3,)
rand_tensor = torch.rand(shape)
ones_tensor = torch.ones(shape)
zeros_tensor = torch.zeros(shape)

print(f"Random Tensor: \n {rand_tensor} \n")
print(f"Ones Tensor: \n {ones_tensor} \n")
print(f"Zeros Tensor: \n {zeros_tensor}")

出去：

Random Tensor:
 tensor([[0.1602, 0.6000, 0.4126],
        [0.5558, 0.0912, 0.3004]])

Ones Tensor:
 tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

Zeros Tensor:
 tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])

---

1.2 张量的属性

张量属性描述了它们的形状、数据类型和存储它们的设备。

tensor = torch.rand(3,4)

print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}")
print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}")
print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}")

出去：

Shape of tensor: torch.Size([3, 4])
Datatype of tensor: torch.float32
Device tensor is stored on: cpu

1.3 张量运算

此处全面介绍了100 多种张量运算，包括算术、线性代数、矩阵操作（转置、索引、切片）、采样等。

这些操作中的每一个都可以在 GPU 上运行（速度通常比在 CPU 上更高）。如果您使用 Colab，请通过转到运行时 > 更改运行时类型 > GPU 来分配 GPU。

默认情况下，张量是在 CPU 上创建的。我们需要使用.to方法明确地将张量移动到 GPU （在检查 GPU 可用性之后）。请记住，跨设备复制大张量在时间和内存方面可能很昂贵！

# We move our tensor to the GPU if available
if torch.cuda.is_available():
  tensor = tensor.to('cuda')

尝试列表中的一些操作。如果您熟悉 NumPy API，您会发现 Tensor API 使用起来轻而易举。

标准的类似 numpy 的索引和切片：

tensor = torch.ones(4, 4)
print('First row: ',tensor[0])
print('First column: ', tensor[:, 0])
print('Last column:', tensor[..., -1])
tensor[:,1] = 0
print(tensor)

出去：

First row:  tensor([1., 1., 1., 1.])
First column:  tensor([1., 1., 1., 1.])
Last column: tensor([1., 1., 1., 1.])
tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])

连接张量您可以torch.cat用来连接沿给定维度的一系列张量。另请参阅torch.stack，另一个加入 op 的张量，与torch.cat.

t1 = torch.cat([tensor, tensor, tensor], dim=1)
print(t1)

出去：

tensor([[1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.]])

算术运算

# This computes the matrix multiplication between two tensors. y1, y2, y3 will have the same value
y1 = tensor @ tensor.T
y2 = tensor.matmul(tensor.T)

y3 = torch.rand_like(tensor)
torch.matmul(tensor, tensor.T, out=y3)


# This computes the element-wise product. z1, z2, z3 will have the same value
z1 = tensor * tensor
z2 = tensor.mul(tensor)

z3 = torch.rand_like(tensor)
torch.mul(tensor, tensor, out=z3)

单元素张量如果您有一个单元素张量，例如通过将张量的所有值聚合为一个值，您可以使用以下方法将其转换为 Python 数值item()：

agg = tensor.sum()
agg_item = agg.item()
print(agg_item, type(agg_item))

出去：

12.0 <class 'float'>

就地操作 将结果存储到操作数中的操作称为就地操作。它们由_后缀表示。例如：x.copy_(y), x.t_(), 将改变x。

print(tensor, "\n")
tensor.add_(5)
print(tensor)

出去：

tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])

tensor([[6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.]])

笔记

就地操作节省了一些内存，但在计算导数时可能会出现问题，因为会立即丢失历史记录。因此，不鼓励使用它们。

---

1.4 使用 NumPy 桥接

CPU 和 NumPy 数组上的张量可以共享它们的底层内存位置，改变一个将改变另一个。

1.5 张量到 NumPy 数组

t = torch.ones(5)
print(f"t: {t}")
n = t.numpy()
print(f"n: {n}")

出去：

t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
n: [1. 1. 1. 1. 1.]

张量的变化反映在 NumPy 数组中。

t.add_(1)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")

出去：

t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
n: [2. 2. 2. 2. 2.]

1.6 NumPy 数组到张量

n = np.ones(5)
t = torch.from_numpy(n)

NumPy 数组中的变化反映在张量中。

np.add(n, 1, out=n)
print(f"t: {t}")
print(f"n: {n}")

出去：

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