2-1 张量数据结构

张量概念

张量是什么？
单个元素叫标量（scalar），一个序列叫向量（vector），多个序列组成的平面叫矩阵（matrix），多个平面组成的立方体叫张量（tensor）。在深度学习中，标量、向量、矩阵、高维矩阵都统称为张量。在pytorch中，一个Tensor内部包含数据和导数两部分。

Pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。
在Pytorch中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。最重要的是，数据转化为张量可以方便在GPU上运行，这样运行速度可以大大加快。

一、张量的数据类型（如何创建张量）

torch.float64(torch.double),
torch.float32(torch.float), 最常用
torch.float16,
torch.int64(torch.long),
torch.int32(torch.int),
torch.int16,
torch.int8,
torch.uint8,
torch.bool
可以直接使用指定类型

**也使用特定函数创建：**torch.IntTensor()、torch.tensor()（等价于torch.FloatTensor）、torch.BoolTensor()
注意：
torch.IntTensor(3)创建的张量并不是 tensor(3)或者tensor([3])，而是随机的三个整数


torch.Tensor()参数：
data：data的数据类型可以是列表list、元组tuple、numpy数组ndarray、纯量scalar（又叫标量）和其他的一些数据类型。
dtype：该参数可选参数，默认为None，如果不进行设置，生成的Tensor数据类型会拷贝data中传入的参数的数据类型，比如data中的数据类型为float，则默认会生成数据类型为torch.FloatTensor的Tensor。
device：该参数可选参数，默认为None，如果不进行设置，会在当前的设备上为生成的Tensor分配内存。
requires_grad：该参数为可选参数，默认为False，在为False的情况下，创建的Tensor不能进行梯度运算，改为True时，则可以计算梯度。
pin_memory：该参数为可选参数，默认为False，如果设置为True，则在固定内存中分配当前Tensor，不过只适用于CPU中的Tensor。

不同类型转换：

注意区分 torch.tensor 和 torch.Tensor：


所以说 torch.Tensor 等价于 torch.FloatTensor

二、张量维度

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。
可以简单地总结为：有几层中括号，就是多少维的张量。

三、张量尺寸

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方法改变张量的尺寸。
如果view方法改变尺寸失败，可以使用reshape方法.

四、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。
如果改变其中一个，另外一个的值也会发生改变。
如果有需要，可以用张量的clone方法拷贝张量，中断这种关联。
此外，还可以使用item方法从标量张量得到对应的Python数值。
使用tolist方法从张量得到对应的Python数值列表。
tensor.add_(1) #给 tensor增加1，arr也随之改变 等价于： torch.add(tensor,1,out = tensor)

#torch.from_numpy函数从numpy数组得到Tensor
arr = np.zeros(3) # 1*3 然后元素都是0
tensor = torch.from_numpy(arr)

# numpy方法从Tensor得到numpy数组
tensor = torch.zeros(3)
arr = tensor.numpy()

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参考：https://github.com/lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days