PyTorch张量

1. 简介

tensor（张量）是 PyTorch 中的多维数组，类似与 Numpy 中的 ndarray 。

2. 张量类型

PyTorch 中张量一共有 $10$ 种类型：

张量类型	数据类型（dtype）	说明
torch.FloatTensor	torch.float32 或 torch.float	$32$ 位浮点型（binary32，$1$ 符号位 + $8$ 指数位 + $23$ 有效位）
torch.DoubleTensor	torch.float64 或 torch.double	$64$ 位浮点型（binary64，$1$ 符号位 + $11$ 指数位 + $52$ 有效位）
torch.HalfTensor	torch.float16 或 torch.half	$16$ 位浮点型（binary16，$1$ 符号位 + $5$ 指数位 + $10$ 有效位）
torch.BFloat16Tensor	torch.bfloat16	$16$ 位浮点型（bfloat16，$1$ 符号位 + $8$ 指数位 + $7$ 有效位）
torch.ByteTensor	torch.uint8	$8$ 位无符号整型
torch.CharTensor	torch.int8	$8$ 位有符号整型
torch.ShortTensor	torch.int16 或 torch.short	$16$ 位有符号整型
torch.IntTensor	torch.int32 或 torch.int	$32$ 位有符号整型
torch.LongTensor	torch.int64 或 torch.long	$64$ 位有符号整型
torch.BoolTensor	torch.bool	布尔类型

3. 基本功能

3.1 函数原型

• torch.empty(*sizes, out=None) → tensor
• torch.rand(*sizes, out=None) → tensor
• torch.randn(*sizes, out=None) → tensor
• torch.randperm(n, out=None) → longtensor

3.2 举例

x = torch.empty(5,3)    # 创建 5*3 的未初始化张量
x = torch.rand(5,3)     # 创建 5*3 的随机初始化张量（[0,1)的均匀分布）
x = torch.randn(5,3)    # 创建 5*3 的随机初始化张量（均值为 0 方差为 1 的标准正态分布）
x = torch.randperm(5)   # 创建从 0 到 5-1 的随机整数排列