深度学习基础，汇总参考链接

原创已于 2024-12-12 14:22:34 修改 · 104 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#深度学习 #人工智能

于 2023-10-16 22:12:11 首次发布

本文介绍了张量在Python库torch中的基本操作，包括张量类型指定、维度变换（squeeze和unsqueeze）、拼接与堆叠函数（cat和stack）、以及广播机制的原理和示例。还讲解了如何进行张量的排序操作。

1、张量的基本操作

张量默认创建int64(长整型)类型，整数型的数组默认创建int32(整型)类型，即先用np创建数组，再转换为tensor格式，数据类型即为int32类型。

张量类型可以指定

eg:
torch.tensor([1.1, 2.7], dtype = torch.int16)  # 创建int16整型张量

tensor中列表几层就是几维。

flatten拉平：将任意维度张量转化为一维张量。

张量索引出来的结果还是零维张量，而不是单独的数，要转换为单独的数，需要使用item()方法。

张量的合并操作：

拼接函数：cat

a = torch.zeros(2,3)
b = torch.ones(2,3)

torch.cat([a,b])

tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

堆叠函数：stack

和拼接不同，stack是将各堆叠对象封装到一个更高维度的张量里，参与堆叠的张量必须形状完全相同。

a = tensor([[0., 0., 0.],
            [0., 0., 0.]])
b = tensor([[1., 1., 1.],
            [1., 1., 1.]])
c = torch.stack([a, b])                 # 堆叠之后，生成一个三维张量
c = tensor([[[0., 0., 0.],
             [0., 0., 0.]],

            [[1., 1., 1.],
             [1., 1., 1.]]])

张量维度变换：降维用squeeze,升维用unsqueeze

.squeeze()只能从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉，多个维度1可以一次删除完。

torch的广播机制是将较小的数组“广播”至较大的数组，需要满足以下前提条件：

1-每个张量至少有一个维度

2-迭代维度尺寸时，从尾部的维度开始，维度尺寸需满足：相等/至少其中一个数组的某一维度为1/其中一个数组不存在该维度。

import torch

# 示例1：相同形状的张量总是可广播的，因为总能满足以上规则。
x = torch.empty(5, 7, 3)
y = torch.empty(5, 7, 3)


# 示例2：不可广播（ a 不满足第一条规则）。
a = torch.empty((0,))
b = torch.empty(2, 2)


# 示例3：m 和 n 可广播：
m = torch.empty(5, 3, 4, 1)
n = torch.empty(   3, 1, 1)
# 倒数第一个维度：两者的尺寸均为1
# 倒数第二个维度：n尺寸为1
# 倒数第三个维度：两者尺寸相同
# 倒数第四个维度：n该维度不存在


# 示例4：不可广播，因为倒数第三个维度：2 != 3
p = torch.empty(5, 2, 4, 1)
q = torch.empty(   3, 1, 1)

排序运算：sort

升序 torch.sort()

降序，参数赋值

torch.sort(t,descending=True)

该博主对于卷积讲解的比较细致、深入是，输入与输出也有所讲解

11张图带你入门深度学习卷积层工作原理 - 知乎

参考链接：

深度学习基础：1.张量的基本操作_张量 8*8*1 转换为1*8*8-优快云博客

torch的广播机制(broadcast mechanism) - 知乎 (zhihu.com)