Pytorch 入门与实践_《深度学习入门之pytorch》电子版

参考：
《深度学习框架Pytorch：入门与实践》（陈云）
《深度学习入门之PyTorch》（廖星宇）
《深度学习之PyTorch实战计算机视觉 (2)》
PyTorch官方教程

import torch as t

Tensor

• Tensor是PyTorch 中里要的数据结构,可认为是一个高维数组。
• 它可以是一个数(标量)、一维数组(向量)、 二维数组(矩阵)或更离维的数组。
• Tenso 和 numpy的 ndarrays类似,但Tensor可以使用GPU加速。
• Tensor的使用和 numpy及MATLAB的接口十分相似。
• Tensor和numpy对象共享内存，转换很快几乎不需要消耗资源，其中一个变了，另外一个也随之改变
• torch.Size是tuple对象的子类,因 此它支持tuple的所有操作
• 函数名后面带下画线的函数会修改Tensor本身

 x=t.Tensor(m,n)        #创建一个m×n的矩阵，分配空间，未初始化
 x=t.rand(m,n)          #使用[0,1]随机初始化二维数组
 print(x.size())        #查看x的形状
 
 x.size()[1]       
 x.size(1) #同上
x[:,1]   #取一列

#-----------------------------加法--------------------------------
x+y
t.add(x,y)

result=t.Tensor(n,m)    #预先分配
t.add(x,y,out=result)

y.add(x)          #y没有改变
y.add_(x)         #inplace加法，y变了

#-----------------------------转换------------------------------
a=t.ones(n)       #新建了一列n行全是1的Tensor
b=a.numpy()    #Tensor->Numpy
a=np.ones(5)
b=t.from_numpy(a) #Numpy->Tensor
if t.cuda.is_available():
       x=x.cuda()     #Tensor可通过.cuda方法转化为GPU的Tensor，从而享受加速运算
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Autograd

深度学习算法本质上是通过反向传播求导数。
Autograd可以为Tensor上的操作自动微分，核心类是autograd.Variable，简单封装了Tensor, 并支持几乎所有Tensor的操作。
Tensor在被封装为Variable之后,可以调用它的 . backward实现反向传播,自动计算所有梯度。
Variable主要包含三个属性：

1. data：保存Variable所包含的Tensor
2. grad：保存data对应的梯度, grad也是个Variable, 而不是Tensor, 它和data的形状—样。
3. grad_fn : 指向一个Functio n对象,这个Function用来反向传播计算输入的梯度

 x=Variable(t.ones(2,2), requires_grad=True)
 y=x.sum()   #4
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未完待续