DevGang
Авторизоваться

Войти на сайт

Вконтакте
Facebook
GitHub
Google
10.01.2025 в 09:46
Тим Тоуди

PyTorch: Основы тензоров PyTorch

Тензоры — фундаментальные структуры данных в PyTorch и глубоком обучении. Представляя собой многомерные массивы, они обеспечивают высокоэффективные вычисления, особенно с использованием GPU. Знание структуры, атрибутов и методов работы с тензорами — ключ к эффективному созданию и обучению моделей. Это руководство поможет освоить основы работы с тензорами, заложив фундамент для дальнейшего изучения сложных тем.

Работа с тензорами

Что такое тензор?

Тензор – это обобщение векторов и матриц на произвольное число измерений. В PyTorch тензоры служат основной структурой для хранения данных и параметров моделей. Они подобны массивам NumPy (ndarray), но обладают преимуществами, такими как ускорение на GPU и автоматическое дифференцирование.

Основные характеристики:

  1. Многомерность: Тензоры могут иметь любое количество измерений, обеспечивая гибкость в представлении данных.
  2. Эффективность: Оптимизированы для высокопроизводительных математических операций, особенно на GPU.
  3. Автоматическое дифференцирование: Поддерживают автоматическое вычисление градиентов, что критически важно для обучения нейронных сетей.

Типы тензоров по рангу:

  • 0-мерный (скаляр): Отдельное число.
  • 1-мерный (вектор): Одномерный массив.
  • 2-мерный (матрица): Двумерный массив.
  • 3-мерные и выше: Используются для представления сложных данных, таких как изображения (3D), видео (4D) и т.д.

Примеры:

  • 0D: tensor(5)
  • 1D: tensor([1, 2, 3])
  • 2D: tensor([[1, 2], [3, 4]])
  • 3D: tensor([[[1], [2]], [[3], [4]]])

Атрибуты тензора

Знание атрибутов тензора необходимо для эффективной работы и обеспечения совместимости при выполнении операций.

Форма (shape):

  1. Определение: Размер тензора по каждому измерению.
  2. Доступ: tensor.shape или tensor.size()
import torch

tensor = torch.randn(3, 4, 5)
print("Tensor Shape:", tensor.shape)  # Output: torch.Size([3, 4, 5])

Тип данных (dtype):

  1. Определение: Тип данных, хранящихся в тензоре (например, float, int).
  2. Доступ: tensor.dtype

Распространенные типы данных:

  • torch.float32 (или torch.float)
  • torch.float64 (или torch.double)
  • torch.int32 (или torch.int)
  • torch.int64 (или torch.long)
  • torch.bool
tensor = torch.randn(3, 4)
print("Tensor Data Type:", tensor.dtype)  # Output: torch.float32

Устройство (device):

  1. Определение: Место хранения и обработки тензора (CPU или GPU).
  2. Доступ: tensor.device

Типы устройств:

  • cpu
  • cuda:0, cuda:1 и т.д. (для различных GPU)
tensor = torch.randn(2, 2)
print("Tensor Device:", tensor.device)  # Output: cpu

# Moving tensor to GPU (if available)
if torch.cuda.is_available():
    tensor_gpu = tensor.to('cuda')
    print("Tensor Device after moving to GPU:", tensor_gpu.device)  # Output: cuda:0

Создание и обработка тензоров

Гибкость в инициализации данных для различных задач обеспечивается различными способами создания тензоров. PyTorch предоставляет широкий набор функций для создания тензоров с заданными характеристиками.

Создание тензоров

1. torch.tensor:

Описание: Создает тензор из данных (списков, кортежей).

import torch

# From a list
data = [[1, 2], [3, 4]]
tensor = torch.tensor(data)
print("Tensor from list:\n", tensor)
# Output:
# Tensor from list:
# tensor([[1, 2],
#         [3, 4]])

Указание типа данных

tensor = torch.tensor(data, dtype=torch.float32)
print("Tensor with dtype float32:\n", tensor)
# Output:
# tensor([[1., 2.],
#         [3., 4.]])

2. torch.zeros:

Описание: Создает тензор, заполненный нулями.

tensor = torch.zeros(3, 4)
print("Tensor filled with zeros:\n", tensor)
# Output:
# Tensor filled with zeros:
# tensor([[0., 0., 0., 0.],
#         [0., 0., 0., 0.],
#         [0., 0., 0., 0.]])

3. torch.ones:

Описание: Создает тензор, заполненный единицами.

tensor = torch.ones(2, 3)
print("Tensor filled with ones:\n", tensor)
# Output:
# Tensor filled with ones:
# tensor([[1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1.]])

4. torch.arange:

Описание: Создает одномерный тензор со значениями от начала до конца с заданным шагом.

tensor = torch.arange(start=0, end=10, step=2)
print("Tensor created with arange:\n", tensor)
# Output:
# Tensor created with arange:
# tensor([0, 2, 4, 6, 8])

5. torch.linspace:

Описание: Создает одномерный тензор со значениями, равномерно распределенными между началом и концом.

tensor = torch.linspace(start=0, end=1, steps=5)
print("Tensor created with linspace:\n", tensor)
# Output:
# Tensor created with linspace:
# tensor([0.0000, 0.2500, 0.5000, 0.7500, 1.0000])

Операции с тензорами

После создания тензоров можно выполнять различные операции для обработки и анализа данных.

1. Арифметические операции:

PyTorch поддерживает поэлементные арифметические операции между тензорами.

import torch

tensor_a = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor_b = torch.tensor([4, 5, 6])

# Addition
sum_tensor = tensor_a + tensor_b
print("Sum:", sum_tensor)  # Output: tensor([5, 7, 9])

# Multiplication
prod_tensor = tensor_a * tensor_b
print("Product:", prod_tensor)  # Output: tensor([ 4, 10, 18])

# Division
div_tensor = tensor_b / tensor_a
print("Division:", div_tensor)  # Output: tensor([4.0000, 2.5000, 2.0000])

Скалярные операции:

# Addition with scalar
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor = tensor + 5
print("After adding 5:", tensor)  # Output: tensor([6, 7, 8])

# Multiplication with scalar
tensor = tensor * 2
print("After multiplying by 2:", tensor)  # Output: tensor([12, 14, 16])

2. Индексирование и срезы:

Доступ к элементам или подмножествам тензора важен для управления данными.

import torch

tensor = torch.arange(1, 17).reshape(4, 4)
print("Original Tensor:\n", tensor)
# Output:
# Original Tensor:
# tensor([[ 1,  2,  3,  4],
#         [ 5,  6,  7,  8],
#         [ 9, 10, 11, 12],
#         [13, 14, 15, 16]])

# Accessing a single element
element = tensor[0, 1]
print("Element at (0,1):", element)  # Output: tensor(2)

# Slicing rows
rows = tensor[1:3, :]
print("Sliced Rows (1:3):\n", rows)
# Output:
# Sliced Rows (1:3):
# tensor([[ 5,  6,  7,  8],
#         [ 9, 10, 11, 12]])

# Slicing columns
columns = tensor[:, 2:]
print("Sliced Columns (2:):\n", columns)
# Output:
# Sliced Columns (2:):
# tensor([[ 3,  4],
#         [ 7,  8],
#         [11, 12],
#         [15, 16]])

# Using negative indices
last_element = tensor[-1, -1]
print("Last Element:", last_element)  # Output: tensor(16)

3. Изменение формы:

Изменение формы изменяет размер тензора, не затрагивая данные.

  • reshape:
import torch

tensor = torch.arange(1, 13)
print("Original Tensor Shape:", tensor.shape)  # Output: torch.Size([12])

reshaped = tensor.reshape(3, 4)
print("Reshaped Tensor Shape:", reshaped.shape)
# Output:
# Reshaped Tensor Shape: torch.Size([3, 4])
  • view: 
reshaped_view = tensor.view(3, 4)
print("Reshaped with view Shape:", reshaped_view.shape)
# Output:
# Reshaped with view Shape: torch.Size([3, 4])
Примечание: view работает только с тензорами, хранящимися в непрерывной памяти. В противном случае используйте reshape или .contiguous() перед view.

4. Конкатенация и склеивание:

Объединение тензоров необходимо для агрегации данных и подготовки входных данных для модели.

Конкатенация (torch.cat):

Описание: Объединяет тензоры по существующему измерению.

Требования: Тензоры должны иметь одинаковую форму, за исключением измерения конкатенации.

import torch

tensor_a = torch.randn(2, 3)
tensor_b = torch.randn(2, 3)

# Concatenate along the first dimension (rows)
concat_dim0 = torch.cat((tensor_a, tensor_b), dim=0)
print("Concatenated along dim=0:", concat_dim0.shape)  # Output: torch.Size([4, 3])

# Concatenate along the second dimension (columns)
concat_dim1 = torch.cat((tensor_a, tensor_b), dim=1)
print("Concatenated along dim=1:", concat_dim1.shape)  # Output: torch.Size([2, 6])

Склеивание (torch.stack):

Описание: Объединяет тензоры по новому измерению.

Требования: Все тензоры должны иметь одинаковую форму.

import torch

tensor_a = torch.randn(2, 3)
tensor_b = torch.randn(2, 3)

# Stack along a new first dimension
stack_dim0 = torch.stack((tensor_a, tensor_b), dim=0)
print("Stacked along new dim=0:", stack_dim0.shape)  # Output: torch.Size([2, 2, 3])

# Stack along a new second dimension
stack_dim1 = torch.stack((tensor_a, tensor_b), dim=1)
print("Stacked along new dim=1:", stack_dim1.shape)  # Output: torch.Size([2, 2, 3])

5. Транспонирование:

Транспонирование меняет местами два измерения тензора, что необходимо для подготовки данных к некоторым операциям.

  • transpose: 
import torch

tensor = torch.randn(2, 3)
print("Original Tensor Shape:", tensor.shape)  # Output: torch.Size([2, 3])

# Transpose dimensions 0 and 1
transposed = tensor.transpose(0, 1)
print("Transposed Tensor Shape:", transposed.shape)  # Output: torch.Size([3, 2])
  • permute: 
import torch

tensor = torch.randn(2, 3, 4)
print("Original Tensor Shape:", tensor.shape)  # Output: torch.Size([2, 3, 4])

# Permute dimensions to (3, 4, 2)
permuted = tensor.permute(1, 2, 0)
print("Permuted Tensor Shape:", permuted.shape)  # Output: torch.Size([3, 4, 2])

Практические упражнения

Выполнение практических заданий поможет закрепить знания и научиться применять операции с тензорами на практике.

Упражнение 1: Атрибуты тензора

Задача:

1. Создайте трехмерный тензор размером (4, 3, 2).

2. Выведите его форму, тип данных и устройство.

3. Измените тип данных на torch.float64 и переместите тензор на GPU (если доступен).

4. Проверьте изменения, выведя обновленные атрибуты.

Упражнение 2: Создание тензоров

Задача:

Создайте следующие тензоры и выведите каждый из них вместе с его атрибутами:

1. Тензор нулей размером (5, 5).

2. Тензор единиц размером (3, 4).

3. Тензор со значениями от 0 до 9 с использованием torch.arange.

4. Тензор с 50 равномерно распределенными точками между 0 и 1 с использованием torch.linspace.

Упражнение 3: Операции с тензорами

Задача:

1. Создайте два двумерных тензора:

  • tensor_a размером (2, 3) со случайными значениями.
  • tensor_b размером (2, 3) со случайными значениями.

2. Выполните следующие операции и выведите результаты:

  • Поэлементное сложение.
  • Поэлементное умножение.
  • Умножение матриц (torch.matmul).
  • Срез tensor_a для извлечения первых двух элементов каждой строки.
  • Изменение формы tensor_b на (3, 2).
  • Конкатенация tensor_a и tensor_b по первому измерению.
  • Склеивание tensor_a и tensor_b по новому измерению.
  • Транспонирование склеенного тензора.

Решения и пояснения

Решения практических упражнений

Упражнение 1: Атрибуты тензора

Решение: 

import torch

# Step 1: Create a 3-D tensor with shape (4, 3, 2)
tensor = torch.randn(4, 3, 2)
print("Original Tensor:\n", tensor)
print("Shape:", tensor.shape)           # torch.Size([4, 3, 2])
print("Data Type:", tensor.dtype)       # torch.float32
print("Device:", tensor.device)         # cpu

# Step 2: Change data type to torch.float64 and move to GPU if available
if torch.cuda.is_available():
    tensor = tensor.to(dtype=torch.float64, device='cuda')
else:
    tensor = tensor.to(dtype=torch.float64)

print("\nUpdated Tensor:\n", tensor)
print("Shape:", tensor.shape)           # torch.Size([4, 3, 2])
print("Data Type:", tensor.dtype)       # torch.float64
print("Device:", tensor.device)         # cuda:0 or cpu

Пояснение:

  • Создание тензора: Инициализирует трехмерный тензор со случайными значениями и размером (4, 3, 2).
  • Вывод атрибутов: Выводит размер тензора, тип данных (по умолчанию torch.float32) и устройство (cpu).
  • Изменение типа данных и устройства: Использует метод .to() для изменения типа данных на torch.float64 и перемещения тензора на GPU (cuda), если он доступен.
  • Проверка: Выводит обновленные атрибуты тензора для подтверждения изменений.

Пример вывода: 

Original Tensor:
 tensor([[[ 0.1234, -0.5678],
         [ 1.2345, -1.3456],
         [ 0.6789, -0.7890]],

        [[-0.2345,  1.4567],
         [ 0.3456, -1.5678],
         [ 1.7890, -0.8901]],

        [[-1.1234,  0.2345],
         [ 0.5678, -1.6789],
         [ 1.8901, -0.3456]],

        [[ 0.4567, -1.7890],
         [ 1.2345, -0.4567],
         [ 0.6789, -1.8901]]])
Shape: torch.Size([4, 3, 2])
Data Type: torch.float32
Device: cpu

Updated Tensor:
 tensor([[[ 0.1234, -0.5678],
         [ 1.2345, -1.3456],
         [ 0.6789, -0.7890]],

        [[-0.2345,  1.4567],
         [ 0.3456, -1.5678],
         [ 1.7890, -0.8901]],

        [[-1.1234,  0.2345],
         [ 0.5678, -1.6789],
         [ 1.8901, -0.3456]],

        [[ 0.4567, -1.7890],
         [ 1.2345, -0.4567],
         [ 0.6789, -1.8901]]], dtype=torch.float64, device='cuda:0')
Shape: torch.Size([4, 3, 2])
Data Type: torch.float64
Device: cuda:0

Упражнение 2: Создание различных тензоров

Решение:

import torch

# 1. Tensor of zeros with shape (5, 5)
zeros_tensor = torch.zeros(5, 5)
print("Tensor of Zeros:\n", zeros_tensor)
print("Shape:", zeros_tensor.shape)
print("Data Type:", zeros_tensor.dtype)
print("Device:", zeros_tensor.device)

# 2. Tensor of ones with shape (3, 4)
ones_tensor = torch.ones(3, 4)
print("\nTensor of Ones:\n", ones_tensor)
print("Shape:", ones_tensor.shape)
print("Data Type:", ones_tensor.dtype)
print("Device:", ones_tensor.device)

# 3. Tensor with values from 0 to 9 using torch.arange
arange_tensor = torch.arange(0, 10)
print("\nTensor with torch.arange:\n", arange_tensor)
print("Shape:", arange_tensor.shape)
print("Data Type:", arange_tensor.dtype)
print("Device:", arange_tensor.device)

# 4. Tensor with 50 linearly spaced points between 0 and 1 using torch.linspace
linspace_tensor = torch.linspace(0, 1, steps=50)
print("\nTensor with torch.linspace:\n", linspace_tensor)
print("Shape:", linspace_tensor.shape)
print("Data Type:", linspace_tensor.dtype)
print("Device:", linspace_tensor.device)

Пояснение:

  • Тензор нулей: Создает тензор размером (5, 5), заполненный нулями.
  • Тензор единиц: Создает тензор размером (3, 4), заполненный единицами.
  • Тензор с torch.arange: Создает одномерный тензор со значениями от 0 до 9.
  • Тензор с torch.linspace: Создает одномерный тензор с 50 равномерно распределенными значениями между 0 и 1.
  • Вывод атрибутов: Для каждого тензора выводит его размер, тип данных и устройство для проверки.

Пример вывода:

Tensor of Zeros:
 tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0.]])
Shape: torch.Size([5, 5])
Data Type: torch.float32
Device: cpu

Tensor of Ones:
 tensor([[1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1.]])
Shape: torch.Size([3, 4])
Data Type: torch.float32
Device: cpu

Tensor with torch.arange:
 tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Shape: torch.Size([10])
Data Type: torch.int64
Device: cpu

Tensor with torch.linspace:
 tensor([0.0000, 0.0204, 0.0408, 0.0612, 0.0816, 0.1020, 0.1224, 0.1429,
        0.1633, 0.1837, 0.2041, 0.2245, 0.2449, 0.2653, 0.2857, 0.3061,
        0.3265, 0.3469, 0.3673, 0.3878, 0.4082, 0.4286, 0.4490, 0.4694,
        0.4898, 0.5102, 0.5306, 0.5510, 0.5714, 0.5918, 0.6122, 0.6327,
        0.6531, 0.6735, 0.6939, 0.7143, 0.7347, 0.7551, 0.7755, 0.7959,
        0.8163, 0.8367, 0.8571, 0.8776, 0.8980, 0.9184, 0.9388, 0.9592,
        0.9796, 1.0000])
Shape: torch.Size([50])
Data Type: torch.float32
Device: cpu

Упражнение 3: Операции с тензорами

Решение:

import torch

# Step 1: Create two 2-D tensors
tensor_a = torch.randn(2, 3)
tensor_b = torch.randn(2, 3)
print("Tensor A:\n", tensor_a)
print("Shape of Tensor A:", tensor_a.shape)  # torch.Size([2, 3])

print("\nTensor B:\n", tensor_b)
print("Shape of Tensor B:", tensor_b.shape)  # torch.Size([2, 3])

# Step 2.1: Element-wise addition
addition = tensor_a + tensor_b
print("\nElement-wise Addition:\n", addition)

# Step 2.2: Element-wise multiplication
multiplication = tensor_a * tensor_b
print("\nElement-wise Multiplication:\n", multiplication)

# Step 2.3: Matrix multiplication
# For matrix multiplication, tensors must be compatible. Here, (2,3) @ (3,2) = (2,2)
tensor_b_mat = tensor_b.T  # Transpose tensor_b to make it (3,2)
matrix_multiplication = torch.matmul(tensor_a, tensor_b_mat)
print("\nMatrix Multiplication (A @ B^T):\n", matrix_multiplication)

# Step 3: Slice tensor_a to extract the first two elements of each row
sliced = tensor_a[:, :2]
print("\nSliced Tensor A (first two elements of each row):\n", sliced)
print("Shape of Sliced Tensor:", sliced.shape)  # torch.Size([2, 2])

# Step 4: Reshape tensor_b to (3, 2)
reshaped_b = tensor_b.reshape(3, 2)
print("\nReshaped Tensor B to (3, 2):\n", reshaped_b)
print("Shape of Reshaped Tensor B:", reshaped_b.shape)  # torch.Size([3, 2])

# Step 5: Concatenate tensor_a and reshaped_b along the first dimension
# To concatenate, shapes must match except in the concatenating dimension.
# tensor_a: (2,3), reshaped_b: (3,2) --> Not directly compatible. Adjust reshaped_b to (3,3) by padding or similar.
# Alternatively, stack tensors along a new dimension if shapes are incompatible for concatenation.
# Here, let's stack along a new dimension instead.
stacked = torch.stack((tensor_a, tensor_b), dim=0)
print("\nStacked Tensor A and B along new dimension 0:\n", stacked)
print("Shape of Stacked Tensor:", stacked.shape)  # torch.Size([2, 2, 3])

# Step 6: Transpose the stacked tensor (swap dimensions 1 and 2)
transposed_stacked = stacked.transpose(1, 2)
print("\nTransposed Stacked Tensor (swap dim 1 and 2):\n", transposed_stacked)
print("Shape of Transposed Stacked Tensor:", transposed_stacked.shape)  # torch.Size([2, 3, 2])

Пояснение:

  • Создание тензоров: Создает два случайных тензора tensor_a и tensor_b размером (2, 3).
  • Арифметические операции:
  1. Поэлементное сложение: Складывает соответствующие элементы `tensor_a и tensor_b
  2. Поэлементное умножение: Умножает соответствующие элементы `tensor_a и tensor_b
  3. Умножение матриц: Выполняет умножение матриц tensor_a и транспонированного tensor_b для обеспечения совместимости размеров, получая тензор размером (2, 2).
  • Срез: Извлекает первые два элемента каждой строки tensor_a, получая тензор размером (2, 2).
  • Изменение формы: Изменяет форму tensor_b с (2, 3) на (3, 2).
  • Конкатенация и склеивание:
  1. Конкатенация: Попытка конкатенации может быть невозможна из-за несовместимости размеров.
  2. Склеивание: Вместо этого склеивает tensor_a и tensor_b по новому измерению, получая тензор размером (2, 2, 3).
  • Транспонирование склеенного тензора: Меняет местами второе и третье измерения склеенного тензора, получая тензор размером (2, 3, 2).
  • Вывод атрибутов: После каждой операции выводит полученный тензор и его размер для проверки.

Пример вывода:

Tensor A:
 tensor([[ 0.1234, -1.2345,  0.5678],
        [ 1.2345, -0.5678,  1.3456]])
Shape of Tensor A: torch.Size([2, 3])

Tensor B:
 tensor([[ 0.6789, -1.8901,  0.4567],
        [ 1.8901, -0.3456,  1.6789]])
Shape of Tensor B: torch.Size([2, 3])

Element-wise Addition:
 tensor([[ 0.8023, -3.1246,  2.1245],
        [ 3.1246, -0.9134,  3.0245]])

Element-wise Multiplication:
 tensor([[ 0.0841,  2.1974,  0.2578],
        [ 2.3456,  0.1944,  2.2690]])

Matrix Multiplication (A @ B^T):
 tensor([[ 0.1234*0.6789 + (-1.2345)*1.8901 + 0.5678*1.8901,
          0.1234*(-1.8901) + (-1.2345)*(-0.3456) + 0.5678*1.6789],
        [1.2345*0.6789 + (-0.5678)*1.8901 + 1.3456*1.8901,
         1.2345*(-1.8901) + (-0.5678)*(-0.3456) + 1.3456*1.6789]])
# Actual numerical values will vary based on random initialization.

Sliced Tensor A (first two elements of each row):
 tensor([[ 0.1234, -1.2345],
        [ 1.2345, -0.5678]])
Shape of Sliced Tensor: torch.Size([2, 2])

Reshaped Tensor B to (3, 2):
 tensor([[ 0.6789, -1.8901],
        [ 0.4567,  1.8901],
        [-0.3456,  1.6789]])
Shape of Reshaped Tensor B: torch.Size([3, 2])

Stacked Tensor A and B along new dimension 0:
 tensor([[[ 0.1234, -1.2345,  0.5678],
         [ 1.2345, -0.5678,  1.3456]],

        [[ 0.6789, -1.8901,  0.4567],
         [ 1.8901, -0.3456,  1.6789]]])
Shape of Stacked Tensor: torch.Size([2, 2, 3])

Transposed Stacked Tensor (swap dim 1 and 2):
 tensor([[[ 0.1234,  1.2345],
         [-1.2345, -0.5678],
         [ 0.5678,  1.3456]],

        [[ 0.6789,  1.8901],
         [-1.8901, -0.3456],
         [ 0.4567,  1.6789]]])
Shape of Transposed Stacked Tensor: torch.Size([2, 3, 2])
Примечание: Числовые значения будут меняться при каждом запуске из-за случайной инициализации тензоров.

Резюме

В этом руководстве вы изучили основы тензоров PyTorch, их структуру, атрибуты и методы создания и обработки. Вот основные моменты:

Понимание тензоров:

  1. Вы узнали определение и значение тензоров в глубоком обучении.
  2. Изучили ранги (измерения) тензоров и их применение для представления различных типов данных.
  3. Ознакомились с атрибутами тензоров: размер, тип данных (dtype) и устройство (CPU/GPU).

Создание тензоров:

  • Освоились с методами создания тензоров: torch.tensor, torch.zeros, torch.ones, torch.arange и torch.linspace.
  • Научились указывать типы данных и устройства при создании тензоров.

Обработка тензоров:

  1. Выполняли арифметические операции (сложение, умножение, деление) как поэлементно, так и с помощью умножения матриц.
  2. Использовали индексирование и срезы для доступа к элементам тензора.
  3. Изменяли форму тензоров с помощью reshape и view.
  4. Объединяли и склеивали тензоры для агрегации данных.
  5. Транспонировали тензоры с помощью transpose и permute.

Практическое применение:

  • Закрепили теоретические знания на практике, выполнив упражнения по работе с тензорами.

Знание этих операций критически важно, так как тензоры лежат в основе вычислений в глубоком обучении. Умение создавать, обрабатывать и эффективно использовать тензоры позволит вам успешно разрабатывать и обучать сложные нейронные сети.

Дополнительные ресурсы

Чтобы еще больше расширить свои познания и навыки работы с тензорами PyTorch и основами глубокого обучения, рассмотрите возможность изучения следующих ресурсов:

  1. Официальная документация PyTorch:Тензоры PyTorchАтрибуты тензораСоздание тензораМанипуляция тензором
  2. Тензоры PyTorch
  3. Атрибуты тензора
  4. Создание тензора
  5. Манипуляция тензором
  6. Учебники PyTorch:Учебник PyTorch: ТензорыГлубокое обучение с PyTorch: 60-минутный блиц
  7. Учебник PyTorch: Тензоры
  8. Глубокое обучение с PyTorch: 60-минутный блиц
  9. Книги:Глубокое обучение с PyTorch Эли Стивенса, Луки Антиги и Томаса Вихмана.Программирование PyTorch для глубокого обучения, Ян Пойнтер.
  10. Глубокое обучение с PyTorch Эли Стивенса, Луки Антиги и Томаса Вихмана.
  11. Программирование PyTorch для глубокого обучения, Ян Пойнтер.
  12. Онлайн-курсы:Coursera: Введение в глубокое обучение с PyTorchUdacity: Введение в машинное обучение с PyTorch
  13. Coursera: Введение в глубокое обучение с PyTorch
  14. Udacity: Введение в машинное обучение с PyTorch
  15. Форумы сообщества и поддержка:Форумы PyTorchПереполнение стека Тег PyTorchПроблемы с GitHub PyTorch
  16. Форумы PyTorch
  17. Переполнение стека Тег PyTorch
  18. Проблемы с GitHub PyTorch
  19. Блоги и статьи:На пути к науке о данных Статьи PyTorchОфициальный блог PyTorch
  20. На пути к науке о данных Статьи PyTorch
  21. Официальный блог PyTorch
  22. Каналы на YouTube:PyTorchSentdex – предлагает практические руководства по PyTorch.
  23. PyTorch
  24. Sentdex – предлагает практические руководства по PyTorch.

Рекомендации для дальнейшего обучения

  • Практика: Регулярно выполняйте упражнения с тензорами и экспериментируйте с различными задачами для углубления понимания.
  • Общение: Участвуйте в сообществах, задавайте вопросы и сотрудничайте над проектами, чтобы расширить свой кругозор.
  • Проекты: Применяйте знания о тензорах на практике, работая над реальными проектами, например, классификацией изображений, обработкой естественного языка или анализом временных рядов.
  • Актуальность: Следите за новостями PyTorch через официальные каналы и репозитории, чтобы быть в курсе обновлений и лучших практик.

Постоянная практика и использование этих ресурсов помогут вам овладеть тензорами PyTorch и перейти к более сложным задачам в области глубокого обучения.

Источник:

#Начинающим #Python
5
0
0
Комментарии
Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизоваться

Присоединяйся в тусовку

Возможно вам понравится

В этом месте могла бы быть ваша реклама

Разместить рекламу
Генератор ЧПУ Библиотека переводов
Служба поддержки
support@dev-gang.ru