Pytorch 基础之张量数据类型

学习之前：先了解 Tensor（张量）

官方文档的解释是：

张量如同数组和矩阵一样, 是一种特殊的数据结构。在PyTorch中, 神经网络的输入、输出以及网络的参数等数据, 都是使用张量来进行描述。

说白了就是一种数据结构

基本数据类型

Java 与 Pytorch 基本数据类型类比：

Java	Pytorch （所有都是 Tensor）
byte	ByteTensor of size()
short	ShortTensor of size()
char	Charensor of size()
int	IntTensor of size()
long	LongTensor of size()
float	FloatTensor of size()
double	DoubleTensor of size()

Pytorch 并没有 string 这种类型，但可以通过 one-hot 编码，以及一些内置的处理库，如 Word2vec 来表示。这块先有个概念，了解即可。

数组的表示形如：IntTensor of size[d1, d2, ...]，FloatTensor of size[d1, d2, ...] ...

Pytorch 具体的类型如下图：

Pytorch 数据类型在 CPU 和 GPU 运行上有些差别，在 GPU 注意加上 cuda

类型检查

Pytorch 提供了以下几种类型检查与判断的方法，举例来说：

import torch
x=torch.rand(5,3)   // 随机生成一个 5 行 4 列的 tensor 变量
print(x.type())
print(type(x))
result = isinstance(x, torch.FloatTensor)
print(result)// 执行结果
torch.FloatTensor
<class 'torch.Tensor'>
True

执行结果如下：

方法	结果
x.type()	torch.FloatTensor，返回当前这个变量具体的数据类型
type(x)	<class 'torch.Tensor'>，返回当前这个变量的类型
isinstance(x, torch.FloatTensor)	True，数据类型比较，这里改成 FloatTensor 的父类 torch.Tensor 也是返回 True

如下图：Tensor 的实现类有以下好几种。

维度（dimension）

Tensor 的维度，可通过以下方法来计算：

# 创建个具体数据的 Tensor dim = 0
a = torch.tensor(1)     
print(a.shape)        
print(a.size())
print(a.dim())
print(len(a.shape))
print(len(a.size()))//输出结果：
torch.Size([])
torch.Size([])
0
0
0

shape 属性：是描述 Tensor 的形状

size() 方法：和 shape 属性一样，只是这是方法

dim() 方法：直接获取维度的数值，也可通过 len(a.shape) 和 len(a.size()) 方法来获取

维度的理解一定是要结合实际的意义来，这样会更容易理解。

零维度 Tensor

如上代码，就是零维度，实际使用场景：loss 损失函数，返回的就是个 0 维标量，表示数据大小

Pytorch 中需要表示数据大小的，都是使用零维度

1 维度 Tensor

b = torch.tensor([5, 4])
print(b)
print(b.shape)
print(b.size())
print(b.dim())//输出结果
tensor([5, 4])
torch.Size([2])
torch.Size([2])
1

可以理解为是一个 1 行 2 列的矩阵。

b.size() 返回的 torch.Size([2])，表示的就是只有 1 行 2 列的结构

实际使用的场景是：Bias（偏置函数）、线性输入

2 维度 Tensor

c = torch.rand(2, 3)
print(c)
print(c.size())
print(c.size(0))
print(c.size(1))
print(c.dim())//输出结果
tensor([[0.5755, 0.1844, 0.1174],[0.8228, 0.8758, 0.1008]])
torch.Size([2, 3])
2
3
2

可以理解为一个 2 行 3 列的矩阵。

c.size() 返回的 torch.Size([2, 3]) 描述的是矩阵结构，行数为 2，列数为 3

c.size(0)：返回的是行数 2

c.size(1)：返回的是列数 3

实际使用场景：线性输入组的概念，比如用 dimension 为 1 的 Tensor 表示一张图片，要输入 8 张，则就需要再增加一个维度。

3 维度 Tensor

d = torch.rand(2, 3, 4)
print(d)
print(d.size())
print(d.size(0))
print(d.size(1))
print(d.size(2))
print(d.dim())//输出结果
tensor([[[0.9375, 0.6131, 0.5574, 0.2307],[0.4352, 0.2731, 0.5670, 0.2216],[0.0959, 0.8864, 0.7924, 0.0760]],[[0.9787, 0.2835, 0.2164, 0.3175],[0.8904, 0.8363, 0.0011, 0.3942],[0.6285, 0.5877, 0.5401, 0.2004]]])
torch.Size([2, 3, 4])
2
3
4
3

可以理解为 2 组 3 行 4 列的矩阵构成的数据。

d.size(0)：返回的是组数 2

d.size(1)：返回的是行数 3

d.size(2)：返回的是列数 4

实际使用场景： 比如用一个 dimension 长度为 1 的 Tensor 表示图片的高度，用另一个 dimension 长度为 1 的 Tensor 表示图片的宽度，如果要输入 10 张图片则需要再增加一个维度，也就是 3 维的 Tensor 表示这个输入。在 RNN (循环神经网络) 处理中有更广泛应用。

4 维度 Tensor

e = torch.rand(2, 3, 28, 28)
print(e)
print(e.size())
print(e.size(0))
print(e.size(1))
print(e.size(2))
print(e.size(3))
print(e.dim())//输出结果
tensor([[[[0.7386, 0.8259, 0.6421, 0.5180, 0.7754],[0.2118, 0.0453, 0.4092, 0.2339, 0.7938],[0.2132, 0.0554, 0.0305, 0.3132, 0.8126],[0.2169, 0.2510, 0.5233, 0.1525, 0.4049],[0.5695, 0.8084, 0.4958, 0.6022, 0.6873]],[[0.8591, 0.4062, 0.0522, 0.4481, 0.8709],[0.1667, 0.1246, 0.0640, 0.3585, 0.0226],[0.7756, 0.3169, 0.1678, 0.3884, 0.3878],[0.6382, 0.8963, 0.3272, 0.9765, 0.6208],[0.1300, 0.4894, 0.0875, 0.5357, 0.5581]],[[0.9978, 0.4991, 0.8405, 0.8512, 0.8052],[0.3975, 0.8562, 0.1375, 0.0642, 0.0928],[0.2272, 0.7209, 0.8362, 0.3370, 0.7584],[0.9186, 0.0423, 0.5342, 0.6597, 0.8330],[0.2812, 0.3573, 0.2112, 0.7046, 0.8038]]],[[[0.0577, 0.9690, 0.1507, 0.8940, 0.4517],[0.8458, 0.2516, 0.3659, 0.3188, 0.6680],[0.0421, 0.0674, 0.8306, 0.2685, 0.3755],[0.5505, 0.9351, 0.5172, 0.6399, 0.0379],[0.3950, 0.6902, 0.6320, 0.6701, 0.1980]],[[0.7649, 0.6655, 0.4616, 0.4521, 0.9183],[0.4430, 0.8904, 0.7241, 0.6998, 0.3434],[0.8955, 0.8490, 0.1604, 0.6503, 0.5091],[0.5581, 0.9493, 0.6065, 0.7257, 0.1195],[0.2835, 0.5829, 0.5373, 0.2529, 0.6760]],[[0.8280, 0.6496, 0.8250, 0.9196, 0.3306],[0.0847, 0.9219, 0.3239, 0.7554, 0.3148],[0.2311, 0.5712, 0.5821, 0.8725, 0.7012],[0.9260, 0.8914, 0.4068, 0.7549, 0.6963],[0.7220, 0.2854, 0.0995, 0.9733, 0.9665]]]])
torch.Size([2, 3, 5, 5])
2
3
5
5
4

可以理解为 2 组 3 块  5 行 5 列的矩阵构成的数据。

e.size(0)：返回的是组数 2

e.size(1)：返回的是块数 3

e.size(2)：返回的是行数 5

e.size(3)：返回的是列数 5

实际应用场景：图片的处理，比如要输入 2 张由 3 个颜色通道组成的，高为 5 个像素，宽为 5 个像素。在 CNN(卷积神经网络)中应用更为广泛。

以上是对 Pytorch 的 Tensor 张量数据类型进行了一些简单的介绍，有不足之处，欢迎一起探讨。