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本文小編為大家詳細介紹“PyTorch怎么定義Tensor、索引和切片”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“PyTorch怎么定義Tensor、索引和切片”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。
這些方法只是開辟了空間，所附的初始值（非常大，非常小，0），后面還需要我們進行數據的存入。
torch.empty()：返回一個沒有初始化的Tensor，默認是FloatTensor類型。
#torch.empty(d1,d2,d3)函數輸入的是shape torch.empty(2,3,5) #tensor([[[-1.9036e-22, 6.8944e-43, 0.0000e+00, 0.0000e+00, -1.0922e-20], # [ 6.8944e-43, -2.8812e-24, 6.8944e-43, -5.9272e-21, 6.8944e-43], # [ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]], # # [[ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00], # [ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.4013e-45, 0.0000e+00, 0.0000e+00], # [ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]]])
torch.FloatTensor()：返回沒有初始化的FloatTensor。
#torch.FloatTensor(d1,d2,d3) torch.FloatTensor(2,2) #tensor([[-0.0000e+00, 4.5907e-41], # [-7.3327e-21, 6.8944e-43]])
torch.IntTensor()：返回沒有初始化的IntTensor。
#torch.IntTensor(d1,d2,d3) torch.IntTensor(2,2) #tensor([[ 0, 1002524760], # [-1687359808, 492]], dtype=torch.int32)
隨機均勻分布：rand/rand_like,randint
rand:[0,1)均勻分布；randint(min,max,[d1,d2,d3]) 返回[min,max)的整數均勻分布
#torch.rand(d1,d2,d3) torch.rand(2,2) #tensor([[0.8670, 0.6158], # [0.0895, 0.2391]]) #rand_like() a=torch.rand(3,2) torch.rand_like(a) #tensor([[0.2846, 0.3605], # [0.3359, 0.2789], # [0.5637, 0.6276]]) #randint(min,max,[d1,d2,d3]) torch.randint(1,10,[3,3,3]) #tensor([[[3, 3, 8], # [2, 7, 7], # [6, 5, 9]], # # [[7, 9, 9], # [6, 3, 9], # [1, 5, 6]], # # [[5, 4, 8], # [7, 1, 2], # [3, 4, 4]]])
隨機正態分布 randn
randn返回一組符合N(0,1)正態分布的隨機數據
#randn(d1,d2,d3) torch.randn(2,2) #tensor([[ 0.3729, 0.0548], # [-1.9443, 1.2485]]) #normal(mean,std) 需要給出均值和方差 torch.normal(mean=torch.full([10],0.),std=torch.arange(1,0,-0.1)) #tensor([-0.8547, 0.1985, 0.1879, 0.7315, -0.3785, -0.3445, 0.7092, 0.0525, 0.2669, 0.0744]) #后面需要用reshape修正成自己想要的形狀
full：返回一個定值
#full([d1,d2,d3],num) torch.full([2,2],6) #tensor([[6, 6], # [6, 6]]) torch.full([],6) #tensor(6) 標量 torch.full([1],6) #tensor([6]) 向量
arange：返回一組階梯,等差數列
#torch.arange(min,max,step):返回一個[min,max),步長為step的集體數組，默認為1 torch.arange(0,10) #tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) torch.arange(0,10,2) #tensor([0, 2, 4, 6, 8])
linspace/logspace:返回一組階梯
#torch.linspace(min,max,steps):返回一個[min,max],數量為steps的數組 torch.linspace(1,10,11) #tensor([ 1.0000, 1.9000, 2.8000, 3.7000, 4.6000, 5.5000, 6.4000, 7.3000, # 8.2000, 9.1000, 10.0000]) #torch.logspace(a,b,steps):返回一個[10^a,10^b]，數量為steps的數組 torch.logspace(0,1,10) #tensor([ 1.0000, 1.2915, 1.6681, 2.1544, 2.7826, 3.5938, 4.6416, 5.9948, # 7.7426, 10.0000])
ones/zeros/eye:返回全1全0或者對角陣 ones_like/zeros_like
#torch.ones(d1,d2) torch.ones(2,2) #tensor([[1., 1.], # [1., 1.]]) #torch.zeros(d1,d2) torch.zeros(2,2) #tensor([[0., 0.], # [0., 0.]]) #torch.eye() 只能接收一個或兩個參數 torch.eye(3) #tensor([[1., 0., 0.], # [0., 1., 0.], # [0., 0., 1.]]) torch.eye(2,3) #tensor([[1., 0., 0.], # [0., 1., 0.]])
randperm：一般用于位置操作。類似random.shuffle()。
torch.randperm(8) #tensor([2, 6, 7, 5, 3, 4, 1, 0])
簡單索引方式
a=torch.rand(4,3,28,28) a[0].shape #torch.Size([3, 28, 28]) a[0,0,0,0] #tensor(0.9373)
批量索引方式 開始位置：結束位置 左邊取的到，右邊取不到 算是一種切片 [0,1,2]->[-3,-2,-1]
a[:2].shape #torch.Size([2, 3, 28, 28]) a[1:].shape #torch.Size([3, 3, 28, 28])
隔行采樣方式 開始位置:結束位置:間隔
a[:,:,0:28:2,:].shape #torch.Size([4, 3, 14, 28])
任意取樣方式 a.index_select(d,[d層的數據索引])
a.index_select(0,torch.tensor([0,2])).shape #torch.Size([2, 3, 28, 28]) a.index_select(1,torch.tensor([0,2])).shape #torch.Size([4, 2, 28, 28])
...任意維度取樣
a[...].shape #torch.Size([4, 3, 28, 28]) a[0,...].shape #torch.Size([3, 28, 28]) a[:,2,...].shape #torch.Size([4, 28, 28])
掩碼索引mask x.ge(0.5) 表示大于等于0.5的為1，小于0.5的為0
#torch.masked_select 取出掩碼對應位置的值 x=torch.randn(3,4) mask=x.ge(0.5) torch.masked_select(x,mask) #tensor([1.6950, 1.2207, 0.6035])
具體索引 take(變量，位置) 會把變量變為一維的
x=torch.randn(3,4) torch.take(x,torch.tensor([0,1,5])) #tensor([-2.2092, -0.2652, 0.4848])
讀到這里，這篇“PyTorch怎么定義Tensor、索引和切片”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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