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上一節(jié)課，講解了MNIST圖像分類的一個小實戰(zhàn)，現(xiàn)在我們繼續(xù)深入學習一下pytorch的一些有的沒的的小知識來作為只是儲備。

參考目錄：

• 1 pytorch數(shù)據(jù)結構

• • 1.1 默認整數(shù)與浮點數(shù)

  • 1.2 dtype修改變量類型

  • 1.3 變量類型有哪些

  • 1.4 數(shù)據(jù)類型轉換

• 2 torch vs numpy

• • 2.1 兩者轉換

  • 2.2 兩者區(qū)別

• 3 張量

• • 3.1 張量修改尺寸

  • 3.2 張量內存存儲結構

  • 3.3 存儲區(qū)

  • 3.4 頭信息區(qū)

1 pytorch數(shù)據(jù)結構

1.1 默認整數(shù)與浮點數(shù)

【pytorch默認的整數(shù)是int64】

pytorch的默認整數(shù)是用64個比特存儲，也就是8個字節(jié)（Byte）存儲的。

【pytorch默認的浮點數(shù)是float32】

pytorch的默認浮點數(shù)是用32個比特存儲，也就是4個字節(jié)（Byte）存儲的。

import torch import numpy as np #---------------------- print('torch的浮點數(shù)與整數(shù)的默認數(shù)據(jù)類型') a = torch.tensor([1,2,3]) b = torch.tensor([1.,2.,3.]) print(a,a.dtype) print(b,b.dtype)

輸出：

torch的浮點數(shù)與整數(shù)的默認數(shù)據(jù)類型 tensor([1,?2,?3])?torch.int64 tensor([1.,?2.,?3.])?torch.float32

1.2 dtype修改變量類型

print('torch的浮點數(shù)與整數(shù)的默認數(shù)據(jù)類型') a = torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int8) b = torch.tensor([1.,2.,3.],dtype = torch.float64) print(a,a.dtype) print(b,b.dtype)

輸出結果：

torch的浮點數(shù)與整數(shù)的默認數(shù)據(jù)類型 tensor([1,?2,?3],?dtype=torch.int8)?torch.int8 tensor([1.,?2.,?3.],?dtype=torch.float64)?torch.float64

1.3 變量類型有哪些

張量的數(shù)據(jù)類型其實和numpy.array基本一一對應，除了不支持str,主要有下面幾種形式：

torch.float64?#?等同于（torch.double） torch.float32?#?默認,FloatTensor torch.float16 torch.int64???#?等同于torch.long torch.int32???#?默認 torch.int16 torch.int8 torch.uint8???#?二進制碼，表示0-255 torch.bool

在創(chuàng)建變量的時候，想要創(chuàng)建指定的變量類型，上文中提到了用dtype關鍵字來控制，但是我個人更喜歡使用特定的構造函數(shù)：

print('torch的構造函數(shù)') a = torch.IntTensor([1,2,3]) b = torch.LongTensor([1,2,3]) c = torch.FloatTensor([1,2,3]) d = torch.DoubleTensor([1,2,3]) e = torch.tensor([1,2,3]) f = torch.tensor([1.,2.,3.]) print(a.dtype) print(b.dtype) print(c.dtype) print(d.dtype) print(e.dtype) print(f.dtype)

輸出結果：

torch的構造函數(shù) torch.int32 torch.int64 torch.float32 torch.float64 torch.int64 torch.float32

因此我們可以得到結果：

• torch.IntTensor對應torch.int32

• torch.LongTensor對應torch.int64,LongTensor常用在深度學習中的標簽值 ，比方說分類任務中的類別標簽0，1，2，3等，要求用ing64的數(shù)據(jù)類型；

• torch.FloatTensor對應torch.float32。FloatTensor常用做深度學習中可學習參數(shù)或者輸入數(shù)據(jù)的類型

• torch.DoubleTensor對應torch.float64

• torch.tensor則有一個推斷的能力，加入輸入的數(shù)據(jù)是整數(shù)，則默認int64，相當于LongTensor；假如輸入數(shù)據(jù)是浮點數(shù)，則默認float32，相當于FLoatTensor。剛好對應深度學習中的標簽和參數(shù)的數(shù)據(jù)類型，所以一般情況下，直接使用tensor就可以了，但是假如出現(xiàn)報錯的時候，也要學會使用dtype或者構造函數(shù)來確保數(shù)據(jù)類型的匹配

1.4 數(shù)據(jù)類型轉換

【使用torch.float()方法】

print('數(shù)據(jù)類型轉換') a?=?torch.tensor([1,2,3]) b?=?a.float() c?=?a.double() d?=?a.long() print(b.dtype) print(c.dtype) print(d.dtype) >>>?數(shù)據(jù)類型轉換 >>>?torch.float32 >>>?torch.float64 >>>?torch.int64

我個人比較習慣這個的方法。

【使用type方法】

b?=?a.type(torch.float32) c?=?a.type(torch.float64) d?=?a.type(torch.int64) print(b.dtype)?#?torch.float32 print(c.dtype)?#?torch.float64 print(d.dtype)?#?torch.int64

2 torch vs numpy

PyTorch是一個python包，目的是加入深度學習應用， torch基本上是實現(xiàn)了numpy的大部分必要的功能，并且tensor是可以利用GPU進行加速訓練的。

2.1 兩者轉換

轉換時非常非常簡單的：

import?torch import?numpy?as?npa?=?np.array([1.,2.,3.]) b?=?torch.tensor(a) c?=?b.numpy() print(a) print(b) print(c)

輸出結果：

[1.?2.?3.] tensor([1.,?2.,?3.],?dtype=torch.float64) [1.?2.?3.]

---

下面的內容就變得有點意思了，是內存復制相關的。假如a和b兩個變量共享同一個內存，那么改變a的話，b也會跟著改變；如果a和b變量的內存復制了，那么兩者是兩個內存，所以改變a是不會改變b的。下面是講解numpy和torch互相轉換的時候，什么情況是共享內存，什么情況下是內存復制 （其實這個問題，也就是做個了解罷了，無用的小知識）

【Tensor()轉換】當numpy的數(shù)據(jù)類型和torch的數(shù)據(jù)類型相同時，共享內存；不同的時候，內存復制

print('numpy?和torch互相轉換1') a?=?np.array([1,2,3],dtype=np.float64) b?=?torch.Tensor(a) b[0]?=?999 print('共享內存'?if?a[0]==b[0]?else?'不共享內存') >>>?不共享內存

因為np.float64和torch.float32數(shù)據(jù)類型不同

print('numpy?和torch互相轉換2') a?=?np.array([1,2,3],dtype=np.float32) b?=?torch.Tensor(a) b[0]?=?999 print('共享內存'?if?a[0]==b[0]?else?'不共享內存') >>>?共享內存

因為np.float32和torch.float32數(shù)據(jù)類型相同

【from_numpy()轉換】

print('from_numpy()') a?=?np.array([1,2,3],dtype=np.float64) b?=?torch.from_numpy(a) b[0]?=?999 print('共享內存'?if?a[0]==b[0]?else?'不共享內存') >>>?共享內存 a?=?np.array([1,2,3],dtype=np.float32) b?=?torch.from_numpy(a) b[0]?=?999 print('共享內存'?if?a[0]==b[0]?else?'不共享內存') >>>?共享內存

如果你使用from_numpy()的時候，不管是什么類型，都是共享內存的。

【tensor()轉換】

更常用的是這個tensor(),注意看T的大小寫， 如果使用的是tensor方法，那么不管輸入類型是什么，torch.tensor都會進行數(shù)據(jù)拷貝，不共享內存。

【.numpy()】tensor轉成numpy的時候，.numpy方法是內存共享的哦。如果想改成內存拷貝的話，可以使用.numpy().copy()就不共享內存了。或者使用.clone().numpy()也可以實現(xiàn)同樣的效果。clone是tensor的方法，copy是numpy的方法。

【總結】

記不清的話，就記住，tensor()數(shù)據(jù)拷貝了，.numpy()共享內存就行了。

2.2 兩者區(qū)別

【命名】

雖然PyTorch實現(xiàn)了Numpy的很多功能，但是相同的功能卻有著不同的命名方式，這讓使用者迷惑。

例如創(chuàng)建隨機張量的時候：

print('命名規(guī)則') a?=?torch.rand(2,3,4) b?=?np.random.rand(2,3,4)

【張量重塑】

這部分會放在下一章節(jié)詳細說明~

3 張量

• 標量：數(shù)據(jù)是一個數(shù)字

• 向量：數(shù)據(jù)是一串數(shù)字,也是一維張量

• 矩陣：數(shù)據(jù)二維數(shù)組，也是二維張量

• 張量：數(shù)據(jù)的維度超過2的時候，就叫多維張量

3.1 張量修改尺寸

• pytorch常用reshape和view

• numpy用resize和reshape

• pytorch也有resize但是不常用

【reshape和view共享內存(常用)】

a?=?torch.arange(0,6) b?=?a.reshape((2,3)) print(b) c?=?a.view((2,3)) print(c) a[0]?=?999 print(b) print(c)

輸出結果：

tensor([[0,?1,?2],[3,?4,?5]]) tensor([[0,?1,?2],[3,?4,?5]]) tensor([[999,???1,???2],[??3,???4,???5]]) tensor([[999,???1,???2],[??3,???4,???5]])

上面的a，b，c三個變量其實是共享同一個內存，遷一而動全身。而且要求遵旨規(guī)則：原始數(shù)據(jù)有6個元素，所以可以修改成的形式，但是無法修改成的形式 ，我們來試試：

a?=?torch.arange(0,6) b?=?a.reshape((2,4))

會拋出這樣的錯誤：

【torch的resize_（不常用）】

但是pytorch有一個不常用的函數(shù)（對我來說用的不多），resize,這個方法可以不遵守這個規(guī)則：

a?=?torch.arange(0,6) a.resize_(2,4) print(a)

輸出結果為：自動的補充了兩個元素。雖然不知道這個函數(shù)有什么意義。。。。。。

這里可以看到函數(shù)resize后面有一個_，這個表示inplace=True的意思，當有這個_或者參數(shù)inplace的時候，就是表示所作的修改是在原來的數(shù)據(jù)變量上完成的，也就不需要賦值給新的變量了。

【numpy的resize與reshape（常用）】

import?numpy?as?np a?=?np.arange(0,6) a.resize(2,3) print(a) import?numpy?as?np a?=?np.arange(0,6) b?=?a.reshape(2,3) print(b)

兩個代碼塊的輸出都是下面的，區(qū)別在于numpy的resize是沒有返回值的，相當于inplace=True了，直接在原變量的進行修改，而reshape是有返回值的，不在原變量上修改（但是呢reshape是共享內存的）：

[[0?1?2][3?4?5]]

3.2 張量內存存儲結構

tensor的數(shù)據(jù)結構包含兩個部分:

• 頭信息區(qū)Tensor：保存張量的形狀size，步長stride，數(shù)據(jù)類型等信息

• 存儲區(qū)Storage：保存真正的數(shù)據(jù)

頭信息區(qū)Tensor的占用內存較小，主要的占用內存是Storate。

每一個tensor都有著對應的storage，一般不同的tensor的頭信息可能不同，但是卻可能使用相同的storage。（這里就是之前共享內存的view、reshape方法，雖然頭信息的張量形狀size發(fā)生了改變，但是其實存儲的數(shù)據(jù)都是同一個storage）

3.3 存儲區(qū)

我們來查看一個tensor的存儲區(qū)：

import?torch a?=?torch.arange(0,6) print(a.storage())

輸出為：

?012345 [torch.LongStorage?of?size?6]

然后對tensor變量做一個view的變換：

b?=?a.view(2,3)

這個b.storage()輸出出來時和a.storate()，相同的，這也是為什么view變換是內存共享的了。

#?id()是獲取對象的內存地址 print(id(a)==id(b))?#?False print(id(a.storage)==id(b.storage))?#?True

可以發(fā)現(xiàn)，其實a和b雖然存儲區(qū)是相同的，但是其實a和b整體式不同的。自然，這個不同就不同在頭信息區(qū)，應該是尺寸size改變了。這也就是頭信息區(qū)不同，但是存儲區(qū)相同，從而節(jié)省大量內存

我們更進一步，假設對tensor切片了，那么切片后的數(shù)據(jù)是否共享內存，切片后的數(shù)據(jù)的storage是什么樣子的呢？

print('研究tensor的切片') a?=?torch.arange(0,6) b?=?a[2] print(id(a.storage)==id(b.storage))

輸出結果為：

>>>?True

沒錯，就算切片之后，兩個tensor依然使用同一個存儲區(qū)，所以相比也是共享內存的，修改一個另一個也會變化。

#.data_ptr(),返回tensor首個元素的內存地址。 print(a.data_ptr(),b.data_ptr()) print(b.data_ptr()-a.data_ptr())

輸出為：

2080207827328?2080207827344 16

這是因為b的第一個元素和a的第一個元素內存地址相差了16個字節(jié)，因為默認的tesnor是int64，也就是8個字節(jié)一個元素，所以這里相差了2個整形元素

3.4 頭信息區(qū)

依然是上面那兩個tensor變量，a和b

a?=?torch.arange(0,6) b?=?a.view(2,3) print(a.stride(),b.stride())

輸出為：

(1,)?(3,?1)

變量a是一維數(shù)組，并且就是[0，1，2，3，4，5],所以步長stride是1；而b是二維數(shù)組，是[[0,1,2],[3,4,5]]，所以就是先3個3個分成第一維度的，然后再1個1個的作為第二維度。

由此可見，絕大多數(shù)操作并不修改 tensor 的數(shù)據(jù)，只是修改了 tensor 的頭信息，這種做法更節(jié)省內存，同時提升了處理速度。

- END -

往期精彩回顧適合初學者入門人工智能的路線及資料下載機器學習及深度學習筆記等資料打印機器學習在線手冊深度學習筆記專輯《統(tǒng)計學習方法》的代碼復現(xiàn)專輯 AI基礎下載機器學習的數(shù)學基礎專輯獲取一折本站知識星球優(yōu)惠券，復制鏈接直接打開：https://t.zsxq.com/662nyZF本站qq群704220115。加入微信群請掃碼進群（如果是博士或者準備讀博士請說明）： 與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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