Torch教程(1)-Tensor

最新推荐文章于 2025-06-22 16:13:31 发布

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#lua #torch #深度学习

Torch是一个基于Lua的科学计算框架，广泛用于机器学习，以其高效和灵活性著称。Tensor是其核心，可表示任意维度数组，支持多种操作如复制、查询、初始化等。Torch的Tensor操作高效，因为它们共享内存，但可通过copy()或clone()复制。此外，Torch提供了丰富的构造函数和基本操作，如resize()、narrow()、select()等，便于在内存管理和计算中进行矩阵操作。

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Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架。易于使用且高效，主要得益于一个简单的和快速的脚本语言LuaJIT，和底层的C / CUDA实现。
核心特征的总结：
1. 一个强大的n维数组
2. 很多实现索引，切片，移调transposing的例程
3. 惊人的通过LuaJIT的C接口
4. 线性代数例程
5. 神经网络，并基于能量的模型
6. 数值优化例程
7. 快速高效的GPU支持
8. 可嵌入，可移植到iOS，Android和FPGA的后台
Torch目标是让你通过极其简单过程、最大的灵活性和速度建立自己的科学算法。Torch有一个在机器学习领域大型生态社区驱动库包，包括计算机视觉软件包，信号处理，并行处理，图像，视频，音频和网络等，基于Lua社区建立。Torch被Facebook人工智能研究实验室和位于伦敦的谷歌DeepMind大量使用。
我最近在学习torch，在学习的过程中，把学习的内容，总结为博客，在方便自己的同时，也能够分享给真正喜欢编程，喜欢计算机视觉的同行。

Tensor 介绍

Tensor是Torch中最基础的类，是网络基本的数据单元。在Torch7中，一个Tensor可以是任意维度的，维度数目可以通过LongStorage来设定，可以通过dim()或者nDimension()方法获取Tensor的维度，可以用size()获取所有的维度。例如：

x=torch.Tensor(1,2,3,2)
s=torch.LongStorage(5)
s[1] = 2                                                                      s[2] =2
s[3] = 2                                                                     s[4] = 4                                                                    s[5] = 1
print(x:nDimension()) # 5
x:size()
2
2
2
4
1
[torch.LongStorage of size 5]

在CNN网络中，Tensor一般来说是一个四维的数组，分别是batchSize, channel，width，height。在Torch中，数组的下标从1开始，到size()结束，这点和c/c++/java这些语言不同。访问Tensor的内容，可以直接使用下标的方式，或者使用Storage()函数。storage是Torch的一种访问内存的基本方式，有点类似C语言的数据类型。相关细节，参考文档here。
以一个三维的Tensor为例：

 th> x = torch.Tensor(5,5,5)
                                                                      [0.0001s] 
th> x[3][4][5]
2.1723719562371e-153    
                                                                      [0.0001s] 
th> x:storage()[x:storageOffset()+(3-1)*x:stride(1)+(4-1)*x:stride(2)+(5-1)*x:stride(3)]
2.1723719562371e-153

storageOffset返回Tensor第一个位置(1)，stride(i)返回第i维的长度。第二种方式，可以这样理解，storage()操作以后，在内存中本质是一维的数组结构，用相对于第一个位置的偏置，进行访问。*注意的是，在Tensor中同一行的元素总是连续的。*Tensor构造函数是不进行初始化值的，需要手动初始化。

th> x=torch.Tensor(4,5)                                                                   [0.0001s] 
th> i = 0                                                                     [0.0000s] 
th> x:apply(function()
..> i=i+1
..> return i
..> end)
  1   2   3   4   5
  6   7   8   9  10
 11  12  13  14  15
 16  17  18  19  20
[torch.DoubleTensor of size 4x5]                                                                     [0.0230s]  
th> x
  1   2   3   4   5
  6   7   8   9  10
 11  12  13  14  15
 16  17  18  19  20
[torch.DoubleTensor of size 4x5]                                                                    [0.0002s]   
th> x:stride()
 5
 1
[torch.LongStorage of size 2]

Torch中，Tensor主要有ByteTensor（无符号char），CharTensor（有符号)，ShortTensor(shorts), IntTensor(ints), LongTensor(longs), FloatTensor(floats), DoubleTensor(doubles)，默认存放为double类型，如果需要特别指出，通过torch.setdefaulttensortype()方法进行设定。例如torch.setdefaulttensortype(‘torch.FloatTensor’)。
在Torch中，所有的Tensor都共享同一个变量的内存，也就是说所有的操作都是在同一块内存上操作，这样的好处就是减少了内存复制所需要的时间，提高了运行速度，缺点也很明显，就是同一块内存的数据不能够持久，如果需要内存复制，可以使用copy()或者clone()方法。从下面的例子，可以看出这点：

th> x=torch.Tensor(2,2)
                                                                      [0.0001s] 
th> i = 0
                                                                      [0.0000s] 
th> x:apply(function()
..> i = i+1
..> return i
..> end)
 1  2
 3  4
[torch.DoubleTensor of size 2x2]

                                                                      [0.0002s] 
th> y = torch.Tensor(x)
                                                                      [0.0001s] 
th> y
 1  2
 3  4
[torch.DoubleTensor of size 2x2]

                                                                      [0.0002s] 
th> y:zero()
 0  0
 0  0
[torch.DoubleTensor of size 2x2]

                                                                      [0.0202s] 
th> x
 0  0
 0  0
[torch.DoubleTensor of size 2x2]

Tensor 基本函数

构造函数

Tensor构造函数，创建新的tensor，分配内存，但是不进行初始化值，tensor的值是随机产生的。Tensor主要有以下几种构造函数：

torch.Tensor() 空构造函数
torch.Tensor(tensor) 拷贝构造函数，但是这里共享了同一块内存。
torch.Tensor(sz1[,sz2[, sz3[, sz4]]]]) 创建4维的Tensor
torch.Tensor(sizes,[strides]) 使用longStorage方法创建任意维度的Tensor 。x=torch.Tensor(torch.LongStorage({4,4,3,2}))
torch.Tensor(table) torch.Tensor({ {1,2,3,4}, {5,6,7,8}})。
torch.Tensor(storage, [storageOffset, sizes, [strides]])

th> s=torch.Storage(10):fill(1)
                                                                      [0.0001s] 
th> x=torch.Tensor(s,1,torch

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