创建Tensor的多种方法

从numpy创建

import torch
import numpy as np

a = np.array([2, 3.3])
a = torch.from_numpy(a)  # torch.DoubleTensor

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从list创建

a = torch.FloatTensor([2, 3.3])  # 尽量少用这种方式,容易和给shape的情况看混淆
b = torch.tensor([2, 3.3])  # 现有list时尽量用这种方式

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注意小写的tensor只接受现有的数据；而大写的Tensor相当于就是FloatTensor，既可以接收现有的数据，也可以接受shape来创建指定形状的Tensor。

仅指定维度的初始化

前面都提供了里面元素的具体值，也可以按照shape来创建，而先不为其提供具体值。

# 生成2行3列的数据
a = torch.empty(2, 3)
b = torch.FloatTensor(2, 3)
c = torch.IntTensor(2, 3)

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修改tensor的默认类型

使用torch.tensor传入浮点数元素，或者使用torch.Tensor仅指定维度时，生成的默认是FloatTensor，也可以修改默认设置使其默认是其它类型的。

print(torch.tensor([1, 2.2]).type())
torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)
print(torch.tensor([1, 2.2]).type())

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运行结果：

torch.FloatTensor
torch.DoubleTensor

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随机初始化

# 采样自0~1均匀分布
a = torch.rand(3, 3)

# 形如*_like接受一个Tensor,将这个Tensor的shape读取出来之后在送入*所表示的函数
# 下面的rand_like(a)即将a的shape=3,3读出来传给torch.rand()函数
b = torch.rand_like(a)  # 相当于执行了torch.rand(3,3)

# 在区间[1,10)上随机采样,生成shape=2,2的LongTensor
c = torch.randint(1, 10, [2, 2])

# 采样自N(0,1)
d = torch.randn(3, 3)

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使用相同元素构建

# shape=2,3,所使用的相同的元素为7
b = torch.full([2, 3], 7)

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指定参数的正态分布

# 指定均值和标准差
a = torch.normal(mean=torch.full([10], 0), std=torch.arange(1, 0, -0.1))

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arange

注意torch.range()是包含结尾的，但是已经被弃用了，一律用arange就好。

c = torch.arange(0, 8, 2)  # tensor([0, 2, 4, 6])

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linespace

注意linespace和arange的区别，前者的最后一个参数是生成的Tensor中元素的数量，而后者的最后一个参数是步长。

tensor([0.0000, 2.6667, 5.3333, 8.0000])

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logspace

从10的n次方取到10的m次方，指数是等差的，也就是元素值是等比的。

e = torch.logspace(0, -1, 5)  # tensor([1.0000, 0.5623, 0.3162, 0.1778, 0.1000])

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全0

a = torch.zeros([3, 4])

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全1

b = torch.ones([3, 4])

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对角阵

c = torch.eye(3, 4)  # 只能是二维的,传入dim=2的shape

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也可以只给一个参数n，得到的就是n阶的对角方阵。

randperm

使用randperm可以生成一个从0开始的、已经打乱的连续索引Tensor，用它可以对其它Tensor做shuffle。特别是在有几个需要保持一致顺序的Tensor时，用相同的索引Tensor就能保证shuffle之后的Tensor在那个维度上的顺序一致了。

import torch

# 两个Tensor的shape[0]是相同的,都是3
a = torch.rand(3, 1)
b = torch.rand(3, 1)
print(a, b, sep='\n')
print("-" * 20)

# 制造一个[0,3)的索引序列
idx = torch.randperm(3)
print(idx)
print("-" * 20)

# 给a,b做shuffle,保证第一个维度在shuffle后的对应关系不变
a_sf = a[idx]
b_sf = b[idx]
print(a_sf, b_sf, sep='\n')

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运行结果：

tensor([[0.2253],
        [0.6864],
        [0.9565]])
tensor([[0.7317],
        [0.0779],
        [0.3842]])
--------------------
tensor([2, 1, 0])
--------------------
tensor([[0.9565],
        [0.6864],
        [0.2253]])
tensor([[0.3842],
        [0.0779],
        [0.7317]])

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