PyTorch 60 分鐘入門教程:PyTorch 深度學習官方入門中文教程
阿新 • • 發佈:2018-12-25
什麼是 PyTorch?
PyTorch 是一個基於 Python 的科學計算包,主要定位兩類人群:
- NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的效能進行計算。
- 深度學習研究平臺擁有足夠的靈活性和速度
開始學習
Tensors (張量)
Tensors 類似於 NumPy 的 ndarrays ,同時 Tensors 可以使用 GPU 進行計算。
from future import print_function
import torch
構造一個5x3矩陣,不初始化。
x= torch.empty(5, 3)
print(x)
輸出:
tensor(1.00000e-04 * [[-0.0000, 0.0000, 1.5135], [ 0.0000, 0.0000, 0.0000], [ 0.0000, 0.0000, 0.0000], [ 0.0000, 0.0000, 0.0000], [ 0.0000, 0.0000, 0.0000]])
構造一個隨機初始化的矩陣:
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
輸出:
tensor([[ 0.6291, 0.2581, 0.6414], [ 0.9739, 0.8243, 0.2276], [ 0.4184, 0.1815, 0.5131], [ 0.5533, 0.5440, 0.0718], [ 0.2908, 0.1850, 0.5297]])
構造一個矩陣全為 0,而且資料型別是 long.
Construct a matrix filled zeros and of dtype long:
x= torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)
輸出:
tensor([[ 0, 0, 0], [ 0, 0, 0], [ 0, 0, 0], [ 0, 0, 0], [ 0, 0, 0]])
構造一個張量,直接使用資料:
x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)
輸出:
tensor([ 5.5000, 3.0000])
建立一個 tensor 基於已經存在的 tensor。
x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)
# new_* methods take in sizes
print(x)x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)
# override dtype!
print(x)
# result has the same size
輸出:
tensor([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]], dtype=torch.float64) tensor([[-0.2183, 0.4477, -0.4053], [ 1.7353, -0.0048, 1.2177], [-1.1111, 1.0878, 0.9722], [-0.7771, -0.2174, 0.0412], [-2.1750, 1.3609, -0.3322]])
獲取它的維度資訊:
print(x.size())
輸出:
torch.Size([5, 3])
注意
torch.Size
是一個元組,所以它支援左右的元組操作。
操作
在接下來的例子中,我們將會看到加法操作。 加法: 方式 1y = torch.rand(5, 3) print(x + y)
Out:
tensor([[-0.1859, 1.3970, 0.5236], [ 2.3854, 0.0707, 2.1970], [-0.3587, 1.2359, 1.8951], [-0.1189, -0.1376, 0.4647], [-1.8968, 2.0164, 0.1092]])加法: 方式2
print(torch.add(x, y))
Out:
tensor([[-0.1859, 1.3970, 0.5236], [ 2.3854, 0.0707, 2.1970], [-0.3587, 1.2359, 1.8951], [-0.1189, -0.1376, 0.4647], [-1.8968, 2.0164, 0.1092]])加法: 提供一個輸出 tensor 作為引數
result = torch.empty(5, 3) torch.add(x, y, out=result) print(result)
Out:
tensor([[-0.1859, 1.3970, 0.5236], [ 2.3854, 0.0707, 2.1970], [-0.3587, 1.2359, 1.8951], [-0.1189, -0.1376, 0.4647], [-1.8968, 2.0164, 0.1092]])加法: in-place
# adds x to y y.add_(x) print(y)
Out:
tensor([[-0.1859, 1.3970, 0.5236], [ 2.3854, 0.0707, 2.1970], [-0.3587, 1.2359, 1.8951], [-0.1189, -0.1376, 0.4647], [-1.8968, 2.0164, 0.1092]])
Note
注意 任何使張量會發生變化的操作都有一個字首 '_'。例如:x.copy_(y)
,
x.t_()
, 將會改變
x
.
你可以使用標準的 NumPy 類似的索引操作
print(x[:, 1])
Out:
tensor([ 0.4477, -0.0048, 1.0878, -0.2174, 1.3609])改變大小:如果你想改變一個 tensor 的大小或者形狀,你可以使用
torch.view
:
x = torch.randn(4, 4) y = x.view(16) z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions print(x.size(), y.size(), z.size())
Out:
torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8])如果你有一個元素 tensor ,使用 .item() 來獲得這個 value 。
x = torch.randn(1) print(x) print(x.item())
Out:
tensor([ 0.9422]) 0.9422121644020081PyTorch windows 安裝教程:兩行程式碼搞定 PyTorch 安裝 http://pytorchchina.com/2018/12/11/pytorch-windows-install-1/ PyTorch Mac 安裝教程 http://pytorchchina.com/2018/12/11/pytorch-mac-install/ PyTorch Linux 安裝教程 http://pytorchchina.com/2018/12/11/pytorch-linux-install/ PyTorch QQ群