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目录

一、前言

二、实验环境

三、PyTorch数据结构

0、分类

1、张量（Tensor）

2、张量操作（Tensor Operations）

1. 数学运算

2. 统计计算

3. 张量变形

4. 索引和切片

使用索引访问单个元素

使用切片访问子集

使用索引和切片进行修改

布尔索引（Boolean indexing）

高级切片（Advanced slicing）

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一、前言

ChatGPT：

        PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。下面是PyTorch的一些详细介绍：

1. 动态计算图：PyTorch使用动态计算图的方式进行计算，这意味着在运行时可以动态地定义、修改和调整计算图，使得模型的构建和调试更加灵活和直观。

2. 强大的GPU加速支持：PyTorch充分利用GPU进行计算，可以大幅提升训练和推理的速度。它提供了针对GPU的优化操作和内存管理，使得在GPU上运行模型更加高效。

3. 自动求导：PyTorch内置了自动求导的功能，可以根据定义的计算图自动计算梯度。这简化了反向传播算法的实现，使得训练神经网络模型更加便捷。

4. 大量的预训练模型和模型库：PyTorch生态系统中有许多预训练的模型和模型库可供使用，如TorchVision、TorchText和TorchAudio等，可以方便地加载和使用这些模型，加快模型开发的速度。

5. 高级抽象接口：PyTorch提供了高级抽象接口，如nn.Module和nn.functional，用于快速构建神经网络模型。这些接口封装了常用的神经网络层和函数，简化了模型的定义和训练过程。

6. 支持分布式训练：PyTorch支持在多个GPU和多台机器上进行分布式训练，可以加速训练过程，处理大规模的数据和模型。

        总体而言，PyTorch提供了一个灵活而强大的平台，使得深度学习的研究和开发更加便捷和高效。它的简洁的API和丰富的功能使得用户可以快速实现复杂的神经网络模型，并在各种任务中取得优秀的性能。

二、实验环境

        本系列实验使用如下环境

conda create -n DL python=3.7 

conda activate DL

pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

conda install matplotlib

关于配置环境问题，可参考前文的惨痛经历：

三、PyTorch数据结构

0、分类

• Tensor（张量）：Tensor是PyTorch中最基本的数据结构，类似于多维数组。它可以表示标量、向量、矩阵或任意维度的数组。
  • Tensor的操作：PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。这些操作函数能够高效地利用GPU进行并行计算，加速模型训练过程。
• Variable（变量）：Variable是对Tensor的封装，用于自动求导。在PyTorch中，Variable会自动跟踪和记录对其进行的操作，从而构建计算图并支持自动求导。在PyTorch 0.4.0及以后的版本中，Variable被废弃，可以直接使用Tensor来进行自动求导。
• Dataset（数据集）：Dataset是一个抽象类，用于表示数据集。通过继承Dataset类，可以自定义数据集，并实现数据加载、预处理和获取样本等功能。PyTorch还提供了一些内置的数据集类，如MNIST、CIFAR-10等，用于方便地加载常用的数据集。
• DataLoader（数据加载器）：DataLoader用于将Dataset中的数据按批次加载，并提供多线程和多进程的数据预读功能。它可以高效地加载大规模的数据集，并支持数据的随机打乱、并行加载和数据增强等操作。
• Module（模块）：Module是PyTorch中用于构建模型的基类。通过继承Module类，可以定义自己的模型，并实现前向传播和反向传播等方法。Module提供了参数管理、模型保存和加载等功能，方便模型的训练和部署。

1、张量（Tensor）

        

【深度学习】Pytorch 系列教程（一）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）：维度（Dimensions）、数据类型（Data Types）_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219?spm=1001.2014.3001.5501

2、张量操作（Tensor Operations）

        PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。这些操作函数能够高效地利用GPU进行并行计算，加速模型训练过程。

1. 数学运算

2. 统计计算

3. 张量变形

4. 索引和切片

        在PyTorch中，可以使用索引和切片操作来访问和修改张量的特定元素或子集。

• 使用索引访问单个元素

使用方括号和索引值来访问张量中的单个元素。索引值从0开始，并沿着每个维度进行指定。

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x[0, 1])  # 访问第0行、第1列的元素

输出：

tensor(2)

• 使用切片访问子集

        可以使用冒号（:）进行切片操作，以访问张量的子集。冒号可以用来指定起始索引、结束索引和步长。

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x[:, 1:])  # 访问所有行的第1列及之后的元素

输出：

tensor([[2, 3],[5, 6]])

• 使用索引和切片进行修改

        可以使用索引和切片操作来修改张量中的特定元素或子集。

import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x[0, 1] = 9  # 修改第0行、第1列的元素为9
print(x)

输出：

tensor([[1, 9, 3],[4, 5, 6]])

• 布尔索引（Boolean indexing）

        使用布尔张量作为索引，可以选择与布尔张量中相应位置为True的元素。布尔张量的形状必须与被索引的张量的形状相匹配。

import torchtensor = torch.tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])# 使用布尔索引选择元素
bool_index = tensor[tensor > 5]
print("布尔索引选择的元素：", bool_index)

输出:

tensor([6, 7, 8, 9])

• 高级切片（Advanced slicing）

    除了基本的切片操作外，还可以使用逗号将多个切片组合在一起，实现对不同维度的切片操作。

import torchtensor = torch.tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])# 使用高级切片选择子集
advanced_slice = tensor[1:, ::2]
print("高级切片选择的子集：\n", advanced_slice)

输出:

tensor([[4, 6],[7, 9]])

使用高级切片选择了张量中从第二行开始到最后一行的子集，并且每隔一列选择一个元素。