1、了解张量与基本创建
1.1什么是张量？
张量是pytorch中的基本数据结构，可以看作是多维数组。
1.2张量的创建
torch.tensor根据数据创建张量
torch.Tensor根据形状创建数量，或根据数据创建张量
torch.FloatTensor : 创建类型为torch.float32 (默认浮点类型)
torch.DoubleTensor :创建类型为torch.float64
torch.HalfTensor :创建类型为torch.float16
torch.IntTensor :创建类型为torch.int32
torch.LongTensor :创建类型为torch.int64(默认整型)
torch.ShortTensor :创建类型为torch.int16
torch.ByteTensor :创建类型为torch.uint8
torch.BoolTensor :创建类型为torch.bool
1.3代码演示
import torch # 从标量创建 scalar = torch.tensor(3.14159) print(f"标量张量：{scalar},维度：{scalar.dim()}") # 从列表创建向量 vector = torch.tensor([1,2,3,4]) print(f"向量张量：{vector},维度：{vector.dim()}") # 从嵌套列表创建矩阵 matrix = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print(f"矩阵张量：{matrix},维度：{matrix.dim()}") # 从嵌套列表创建3维张量 tensor_3d = torch.tensor([[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]]) print(f"3维张量：{tensor_3d},维度：{tensor_3d.dim()}") """ 根据torch.Tensor()函数创建张量 """ scalar1 = torch.Tensor([3.1459]) print(f"标量张量：{scalar1},维度：{scalar1.dim()}") vector1 = torch.Tensor((1,2,3,4)) print(f"向量张量：{vector1},维度：{vector1.dim()}") matrix1 = torch.Tensor(2,3) print(f"矩阵张量：{matrix1},维度：{matrix1.dim()}") tensor_3d1 = torch.Tensor(2,2,2) print(f"3维张量：{tensor_3d1},维度：{tensor_3d1.dim()}") """ 根据torch.IntTensor()函数创建张量 """ scalar2 = torch.IntTensor([3.14159]) print(f"标量张量：{scalar2},维度：{scalar2.dim()}") matrix2 = torch.IntTensor(2,3) print(f"矩阵张量：{matrix2},维度：{matrix2.dim()}")2、pytorch统一值张量
2.1 创建方法
import torch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_avaliable() else "cpu") # 所有值为1 ones = torch.ones((2,3),device=device) print(f"ones:{ones} device:{ones.device}") # 所有值为0 zeros = torch.zeros((2,3),device=device) print(f"zeros:{zeros} device:{zeros.device}") # 所有值为6 sixes = torch.full((2,3),6,device=device) print(f"sixes:{sixes} device:{sixes.device}") like_ones = torch.ones_like(sixes,device=device) print(f"like_ones:{like_ones} device:{like_ones.device}") like_zeros = torch.zeros_like(sixes,device=device) print(f"like_zeros:{like_zeros} device:{like_zeros.device}") like_sixes = torch.full_like(sixes,6,device=device) print(f"like_sixes:{like_sixes} device:{like_sixes.device}")有问题欢迎在评论区讨论，环境配置、bug等都可以发在评论区，看到都会给大家解决，暑期打算更新YOLO相关模块的详细讲解
