python张量加减会导致误差 pytorch 张量操作

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智能探索者之家 2023-08-20 16:21:17

文章标签 python张量加减会导致误差数据线性回归三角函数 文章分类 Python 后端开发

一、张量的拼接与切分

1. torch.cat(tensor, dim=0, out=None)

功能： 将张量按维度dim进行拼接
参数：

tensors：张量序列
dim：要拼接的维度

>>> t = torch.ones((2, 3))
>>> torch.cat([t, t], dim=0)
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])
>>> torch.cat([t, t], dim=1)
tensor([[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1.]])

2. torch.stack(tensors, dim=0, out=None)

功能： 在新创建的维度dim上进行拼接，如果维度已经存在，则将存在的维度向后移动。然后新建维度进行拼接。
参数：

tensors：张量序列
dim：要拼接的维度

>>> t = torch.ones((2, 3))
>>> t_stack = torch.stack([t, t], dim=2)
>>> t_stack
tensor([[[1., 1.],
         [1., 1.],
         [1., 1.]],

        [[1., 1.],
         [1., 1.],
         [1., 1.]]])
>>> t_stack.shape
torch.Size([2, 3, 2])
>>> t.shape
torch.Size([2, 3])
>>> t_stack = torch.stack([t, t], dim=0)
>>> t_stack.shape
torch.Size([2, 2, 3])

3. torch.chunk(input, chunks, dim=0)

功能： 将张量按维度dim进行平均切分
返回值： 张量列表
注意事项： 若不能整除，最后一份张量小于其他张量
参数：

input：要切分的张量
chunks：要切分的份数
dim：要切分的维度

>>> a = torch.ones((2, 5))
>>> list_of_tensors = torch.chunk(a, dim=1, chunks=2)
>>>> for idx, t in enumerate(list_of_tensors):
...     print("第{}个张量：{},shape is {}".format(idx+1, t, t.shape))
...
第1个张量：tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]]),shape is torch.Size([2, 3])
第2个张量：tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]]),shape is torch.Size([2, 2])

4. torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)

功能： 将张量按维度dim进行切分
参数：

tensor：要切分的张量
split_size_or_sections：为int时，表示每一份的长度；为list时，按list元素切分
dim：要切分的维度

>>> t = torch.ones((2, 5))
>>> torch.split(t, 2, dim=1)
(tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]]), 
 tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]]), 
 tensor([[1.],
        [1.]]))

>>> torch.split(t, [2, 1, 2], dim=1)
(tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]]), tensor([[1.],
        [1.]]), tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]]))

二、张量的索引

1. torch.index_select(input, dim, index, out=None)

功能： 在维度dim上，按index索引数据
返回值： 依index索引数据拼接的张量
参数：

input：要索引的张量
dim：要索引的维度
index：要索引数据的序号

>>> t = torch.randint(0, 9, size=(3, 3))
>>> idx = torch.tensor([0, 2], dtype=torch.long)
>>> torch.index_select(t, dim=0, index=idx)
tensor([[3, 0, 8],
        [5, 3, 4]])
>>> t
tensor([[3, 0, 8],
        [4, 3, 8],
        [5, 3, 4]])

2. torch.masked_select(input, mask, out=None)

功能： 按mask中的True进行索引
返回值： 一维张量
参数：

input：要索引的张量
mask：与input同形状的布尔类型张量

>>> t = torch.randint(0, 9, size=(3, 3))
>>> mask = t.ge(5)
>>> torch.masked_select(t, mask)
tensor([7, 5, 6, 7, 5])
>>> mask
tensor([[1, 0, 1],
        [1, 1, 0],
        [0, 1, 0]], dtype=torch.uint8)
>>> t
tensor([[7, 3, 5],
        [6, 7, 2],
        [1, 5, 4]])

三、张量变换

1. torch.reshape(input, shape)

功能： 变换张量形状
注意事项： 当张量在内存中是连续时，新张量与input共享数据内存
参数：

input：要变换的张量
shape：新张量的形状

>>> t = torch.randperm(8)
>>> t
tensor([1, 7, 3, 6, 4, 5, 2, 0])
>>> torch.reshape(t, (2, 4))
tensor([[1, 7, 3, 6],
        [4, 5, 2, 0]])

2. torch.transpose(input, dim0, dim1)

功能： 交换张量的两个维度
参数：

input：要变换的张量
dim0：要交换的维度
dim1：要交换的维度

>>> t = torch.rand((2, 3, 4))
>>> t0 = torch.transpose(t, dim0=1, dim1=2)
>>> t0.shape
torch.Size([2, 4, 3])

3. torch.t(input)

功能： 2维张量转置。

4. torch.squeeze(input, dim=None, out=None)

功能： 压缩长度为1的维度
参数：

input：输入的张量
dim：若为None，移除所有长度为1的轴；若指定维度，当且仅当该轴长度为1时，可以被移除。

>>> t = torch.rand((1, 2, 3, 1))
>>> torch.squeeze(t).shape
torch.Size([2, 3])
>>> torch.squeeze(t, dim=0).shape
torch.Size([2, 3, 1])
>>> torch.squeeze(t, dim=1).shape
torch.Size([1, 2, 3, 1])

5. torch.unsqueeze(input, dim, out=None)

功能： 依据dim扩展维度
参数：

dim：扩展的维度

四、张量的数学运算

张量的数学运算包括：加减乘除、对数、指数、幂函数和三角函数等。常用的函数如下：

torch.add()
torch.sub()
torch.div()
torch.mul()
torch.log(input)
torch.log10(input)
torch.exp(input)
torch.abs(input)
torch.cos(input)

五、线性回归

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(10)

lr = 0.05  # 学习率    

# 创建训练数据
x = torch.rand(20, 1) * 10  
y = 2*x + (5 + torch.randn(20, 1))  

# 构建线性回归参数
w = torch.randn((1), requires_grad=True)
b = torch.zeros((1), requires_grad=True)

for iteration in range(1000):

    # 前向传播
    wx = torch.mul(w, x)
    y_pred = torch.add(wx, b)

    # 计算 MSE loss
    loss = (0.5 * (y - y_pred) ** 2).mean()

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 更新参数
    b.data.sub_(lr * b.grad)
    w.data.sub_(lr * w.grad)

    # 清零张量的梯度   20191015增加
    w.grad.zero_()
    b.grad.zero_()

    # 绘图
    if iteration % 20 == 0:

        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        plt.plot(x.data.numpy(), y_pred.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        plt.text(2, 20, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.xlim(1.5, 10)
        plt.ylim(8, 28)
        plt.title("Iteration: {}\nw: {} b: {}".format(iteration, w.data.numpy(), b.data.numpy()))
        # plt.pause(0.5)
        plt.show()

        if loss.data.numpy() < 1:
            break

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