PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解
PyTorch最近几年可谓大火。相比于TensorFlow,PyTorch对于Python初学者更为友好,更易上手。
众所周知,numpy作为Python中数据分析的专业第三方库,比Python自带的Math库速度更快。同样的,在PyTorch中,有一个类似于numpy的库,称为Tensor。Tensor自称为神经网络界的numpy。
一、numpy和Tensor二者对比
1、产生的数组类型为numpy.ndarray; 2、会将ndarray放入CPU中进行运算; 3、导入方式为importnumpyasnp,后续通过np.array([1,2])建立数组; 4、numpy中没有x.type()的用法,只能使用type(x)。 1、产生的数组类型为torch.Tensor; 2、会将tensor放入GPU中进行加速运算(如果有GPU); 3、导入方式为importtorch,后续通过torch.tensor([1,2])或torch.Tensor([1,2])建立数组; 4、Tensor中查看数组类型既可以使用type(x),也可以使用x.type()。但是更加推荐采用x.type(),具体原因详见下文。
对比项
numpy
Tensor
相同点
可以定义多维数组,进行切片、改变维度、数学运算等
可以定义多维数组,进行切片、改变维度、数学运算等
不同点
举例(以下代码均在JupyterNotebook上运行且通过):
numpy:
importnumpyasnp x=np.array([1,2]) #之所以这么写,是为了告诉大家,在JupyterNotebook中,是否带有print()函数打印出来的效果是不一样的~ x#array([1,2]) print(x)#[12] type(x)#numpy.ndarray print(type(x))##注意:numpy中没有x.type()的用法,只能使用type(x)!!!
Tensor:
importtorch#注意,这里是importtorch,不是importTensor!!! x=torch.tensor([1,2]) x#tensor([1,2]) print(x)#tensor([1,2]),注意,这里与numpy就不一样了! type(x)#torch.Tensor print(type(x))#x.type()#'torch.LongTensor',注意:numpy中不可以这么写,会报错!!! print(x.type())#torch.LongTensor,注意:numpy中不可以这么写,会报错!!!
numpy与Tensor在使用上还有其他差别。由于不是本文的重点,故暂不详述。后续可能会更新~
二、torch.tensor与torch.Tensor的区别
细心的读者可能注意到了,通过Tensor建立数组有torch.tensor([1,2])或torch.Tensor([1,2])两种方式。那么,这两种方式有什么区别呢?
(1)torch.tensor是从数据中推断数据类型,而torch.Tensor是torch.empty(会随机产生垃圾数组,详见实例)和torch.tensor之间的一种混合。但是,当传入数据时,torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor);
(2)torch.tensor(1)返回一个固定值1,而torch.Tensor(1)返回一个大小为1的张量,它是初始化的随机值。
importtorch#注意,这里是importtorch,不是importTensor!!! x=torch.tensor([1,2]) x#tensor([1,2]) print(x)#tensor([1,2]),注意,这里与numpy就不一样了! type(x)#torch.Tensor print(type(x))#x.type()#'torch.LongTensor',注意:numpy中不可以这么写,会报错!!! print(x.type())#torch.LongTensor,注意:numpy中不可以这么写,会报错!!! y=torch.Tensor([1,2]) y#tensor([1.,2.]),因为torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor) print(y)#tensor([1.,2.]),因为torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor) type(y)#torch.Tensor print(type(y))# y.type()#'torch.FloatTensor',注意:这里就与上面不一样了!tensor->LongTensor,Tensor->FloatTensor!!! print(y.type())#torch.FloatTensor,注意:这里就与上面不一样了!tensor->LongTensor,Tensor->FloatTensor!!! z=torch.empty([1,2]) z#随机运行两次,结果不同:tensor([[0.,0.]]),tensor([[1.4013e-45,0.0000e+00]]) print(z)#随机运行两次,结果不同:tensor([[0.,0.]]),tensor([[1.4013e-45,0.0000e+00]]) type(z)#torch.Tensor print(type(z))# z.type()#'torch.FloatTensor',注意:empty()默认为torch.FloatTensor而不是torch.LongTensor print(z.type())#torch.FloatTensor,注意:empty()默认为torch.FloatTensor而不是torch.LongTensor #torch.tensor(1)、torch.Tensor(1)和torch.empty(1)的对比: t1=torch.tensor(1) t2=torch.Tensor(1) t3=torch.empty(1) t1#tensor(1) print(t1)#tensor(1) type(t1)#torch.Tensor print(type(t1))# t1.type()#'torch.LongTenso' print(t1.type())#torch.LongTensor t2#随机运行两次,结果不同:tensor([2.8026e-45]),tensor([0.]) print(t2)#随机运行两次,结果不同:tensor([2.8026e-45]),tensor([0.]) type(t2)#torch.Tensor print(type(t2))# t2.type()#'torch.FloatTensor' print(t2.type())#torch.FloatTensor t3#随机运行两次,结果不同:tensor([0.]),tensor([1.4013e-45]) print(t3)#随机运行两次,结果不同:tensor([0.]),tensor([1.4013e-45]) type(t3)#torch.Tensor print(type(t3))# t3.type()#'torch.FloatTensor' print(t3.type())#torch.FloatTensor
上文提到过,对于Tensor,更推荐采用x.type()来查看数据类型。是因为x.type()的输出结果为'torch.LongTensor'或'torch.FloatTensor',可以看出两个数组的种类区别。而采用type(x),则清一色的输出结果都是torch.Tensor,无法体现类型区别。
PyTorch是个神奇的工具,其中的Tensor用法要远比numpy丰富。大家可以在练习中多多总结,逐渐提高~
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