Pytorch | Tensor张量-轻识

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来源：知乎—秦一

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Tensor的裁剪运算

对Tensor中的元素进行范围过滤

常用于梯度裁剪（gradient clipping），即在发生梯度离散或者梯度爆炸时对梯度的处理

torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor：将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max]，并返回结果到一个新张量。

Tensor的索引与数据筛选

torch.where(codition,x,y):按照条件从x和y中选出满足条件的元素组成新的tensor，输入参数condition：条件限制，如果满足条件，则选择a，否则选择b作为输出。

torch.gather(input,dim,index,out=None):在指定维度上按照索引赋值输出tensor

torch.inex_select(input,dim,index,out=None):按照指定索引赋值输出tensor

torch.masked_select(input,mask,out=None):按照mask输出tensor，输出为向量

torch.take(input,indices):将输入看成1D-tensor，按照索引得到输出tensor

torch.nonzero(input,out=None):输出非0元素的坐标


import torch#torch.where
a = torch.rand(4, 4)b = torch.rand(4, 4)
print(a)print(b)
out = torch.where(a > 0.5, a, b)
print(out)

print("torch.index_select")
a = torch.rand(4, 4)print(a)out = torch.index_select(a, dim=0,                   index=torch.tensor([0, 3, 2]))#dim=0按列，index取的是行print(out, out.shape)


print("torch.gather")a = torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4)
print(a)
out = torch.gather(a, dim=0,             index=torch.tensor([[0, 1, 1, 1],                                 [0, 1, 2, 2],                                 [0, 1, 3, 3]]))print(out)print(out.shape)#注：从0开始，第0列的第0个，第一列的第1个，第二列的第1个，第三列的第1个，，，以此类推#dim=0, out[i, j, k] = input[index[i, j, k], j, k]#dim=1, out[i, j, k] = input[i, index[i, j, k], k]#dim=2, out[i, j, k] = input[i, j, index[i, j, k]]


print("torch.masked_index")a = torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4)mask = torch.gt(a, 8)print(a)print(mask)out = torch.masked_select(a, mask)print(out)

print("torch.take")a = torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4)
b = torch.take(a, index=torch.tensor([0, 15, 13, 10]))
print(b)


#torch.nonzeroprint("torch.take")a = torch.tensor([[0, 1, 2, 0], [2, 3, 0, 1]])out = torch.nonzero(a)print(out)#稀疏表示

Tensor的组合/拼接

torch.cat(seq,dim=0,out=None):按照已经存在的维度进行拼接

torch.stack(seq,dim=0,out=None):沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。序列中所有的张量都应该为相同形状。


print("torch.stack")a = torch.linspace(1, 6, 6).view(2, 3)b = torch.linspace(7, 12, 6).view(2, 3)print(a, b)out = torch.stack((a, b), dim=2)print(out)print(out.shape)
print(out[:, :, 0])print(out[:, :, 1])

Tensor的切片

torch.chunk(tensor,chunks,dim=0):按照某个维度平均分块（最后一个可能小于平均值）

torch.split(tensor,split_size_or_sections,dim=0):按照某个维度依照第二个参数给出的list或者int进行分割tensor

Tensor的变形操作

torch().reshape(input,shape)

torch().t(input):只针对2D tensor转置

torch().transpose(input,dim0,dim1):交换两个维度

torch().squeeze(input,dim=None,out=None):去除那些维度大小为1的维度

torch().unbind(tensor,dim=0):去除某个维度

torch().unsqueeze(input,dim,out=None):在指定位置添加维度,dim=-1在最后添加

torch().flip(input,dims):按照给定维度翻转张量

torch().rot90(input,k,dims):按照指定维度和旋转次数进行张量旋转


import torcha = torch.rand(2, 3)print(a)out = torch.reshape(a, (3, 2))print(out)


print(a)print(torch.flip(a, dims=[2, 1]))
print(a)print(a.shape)out = torch.rot90(a, -1, dims=[0, 2]) #顺时针旋转90°  print(out)print(out.shape)

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Tensor的填充操作