这篇文章主要介绍了Pytorch中的tensor数据结构实例代码分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Pytorch中的tensor数据结构实例代码分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于 numpy 的 array。
Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成，生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。
注意
torch.tensor()总是拷贝 data。如果你有一个 Tensor data 并且仅仅想改变它的requires_grad属性，可用requires_grad_()或者detach()来避免拷贝。如果你有一个numpy数组并且想避免拷贝，请使用torch.as_tensor()。
1，指定数据类型的 Tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成：
注意为了改变已有的 tensor 的 torch.device 和/或者 torch.dtype, 考虑使用
to()方法.
>>> torch.ones([2,3], dtype=torch.float64, device="cuda:0") tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], device='cuda:0', dtype=torch.float64) >>> torch.ones([2,3], dtype=torch.float32) tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]])
2，Tensor 的内容可以通过 Python索引或者切片访问以及修改：
>>> matrix = torch.tensor([[2,3,4],[5,6,7]]) >>> print(matrix[1][2]) tensor(7) >>> matrix[1][2] = 9 >>> print(matrix) tensor([[2, 3, 4], [5, 6, 9]])
3，使用 torch.Tensor.item() 或者 int() 方法从只有一个值的 Tensor中获取 Python Number：
>>> x = torch.tensor([[4.5]]) >>> x tensor([[4.5000]]) >>> x.item() 4.5 >>> int(x) 4
4，Tensor可以通过参数 requires_grad=True 创建, 这样 torch.autograd 会记录相关的运算实现自动求导：
>>> x = torch.tensor([[1., -1.], [1., 1.]], requires_grad=True) >>> out = x.pow(2).sum() >>> out.backward() >>> x.grad tensor([[ 2.0000, -2.0000], [ 2.0000, 2.0000]])
5，每一个 tensor都有一个相应的 torch.Storage 保存其数据。tensor 类提供了一个多维的、strided 视图, 并定义了数值操作。
Torch 定义了七种 CPU tensor 类型和八种 GPU tensor 类型：
torch.Tensor 是默认的 tensor 类型（torch.FloatTensor）的简称，即 32 位浮点数数据类型。
Tensor 的属性
Tensor 有很多属性，包括数据类型、Tensor 的维度、Tensor 的尺寸。
数据类型：可通过改变 torch.tensor() 方法的 dtype 参数值，来设定不同的 tensor 数据类型。
维度：不同类型的数据可以用不同维度(dimension)的张量来表示。标量为 0 维张量，向量为 1 维张量，矩阵为 2 维张量。彩色图像有 rgb 三个通道，可以表示为 3 维张量。视频还有时间维，可以表示为 4 维张量，有几个中括号 [ 维度就是几。可使用 dim() 方法 获取 tensor 的维度。
尺寸：可以使用 shape属性或者 size()方法查看张量在每一维的长度，可以使用 view()方法或者reshape() 方法改变张量的尺寸。
样例代码如下：
matrix = torch.tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]], [[5,4,6,7], [5,6,8,9]]], dtype = torch.float64) print(matrix) # 打印 tensor print(matrix.dtype) # 打印 tensor 数据类型 print(matrix.dim()) # 打印 tensor 维度 print(matrix.size()) # 打印 tensor 尺寸 print(matrix.shape) # 打印 tensor 尺寸 matrix2 = matrix.view(4, 2, 2) # 改变 tensor 尺寸 print(matrix2)
程序输出结果如下：
两个方法都是用来改变 tensor 的 shape，view() 只适合对满足连续性条件（contiguous）的 tensor 进行操作，而 reshape() 同时还可以对不满足连续性条件的 tensor 进行操作。在满足 tensor 连续性条件（contiguous）时，a.reshape() 返回的结果与a.view() 相同，都不会开辟新内存空间；不满足 contiguous 时， 直接使用 view() 方法会失败，reshape() 依然有用，但是会重新开辟内存空间，不与之前的 tensor 共享内存，即返回的是 ”副本“（等价于先调用 contiguous() 方法再使用 view() 方法）。
更多理解参考这篇文章
1，张量和 numpy 数组。可以用 .numpy() 方法从 Tensor 得到 numpy 数组，也可以用 torch.from_numpy 从 numpy 数组得到Tensor。这两种方法关联的 Tensor 和 numpy 数组是共享数据内存的。可以用张量的 clone方法拷贝张量，中断这种关联。
