之前也寫過pytorch入門教程的筆記，不過好久不自己動手寫都有點忘了，這次這個教程講了挺多官方教程沒講的東西，還是值得記一下
1、gpu初探
(1)將張量轉移到gpu上： *.cuda()
eg. t = t.cuda()
(2)gpu只適合特定任務，比如能分解成多個小任務平行計算的
另外將計算轉移到gpu也有不小的開銷，所以簡單的任務直接用cpu完成就好了
2、tensor初探
tensor的三個屬性：
t.dtype:資料型別
t.device:裝置(gpu/cpu)
t.layout:預設為strided
注意：不同型別/裝置的tensor無法進行運算
3、numpy array轉換為tensor
data = np.array([1,2,3])
(1)t1 = torch.tensor(data) #這個為建構函式
(2)t2 = torch.tensor(data) #工廠函式
(3)t3 = torch.as_tensor(data) #工廠函式
(4)t4 = torch.from_numpy(data) #工廠函式
(2)(3)(4)則是根據輸入資料的型別推斷輸出資料的型別(這裡是int32)
當然也可以在輸入時直接設定輸出型別
t5 = torch.tensor(np.array([1,2,3]), dtype=torch.float64)
但建構函式不能這樣設定
note:(3)和(4)在轉換時只是複製了指標，也就是共享記憶體，改變numpy也會改變tensor
使用哪個函式？
一、通常使用torch.tensor()，不容易出錯
二、效能調優時使用torch.as_tensor()
為什麼不適用torch.from_numpy()?
因為它只接收numpy資料型別，其他型別不接收
4、reshape
(1)獲取tensor的元素數量
t.numel()
(2)squeeze和unsqueeze
torch.squeeze(a) #去掉a的所有為1的axis
torch.unsqueeze(a,2) #在a的index=2的axis插入乙個1，即增加乙個維度
其實就是先t.reshape(1,-1)，然後t.squeeze()去掉為1的軸
不過torch有實現好的:torch.flatten(t)
5、element-wise操作
這裡主要是對axis的理解比較關鍵
t = torch.tensor([
[1,1,1,1],
[2,2,2,2],
[3,3,3,3]],dtype=int32)
t.sum(dim=0)
out:tensor[6,6,6,6]
dim=0代表以第0軸為單位進行運算
而以第0軸為單位又是什麼意思呢？
就是sum變成了[0]+t[1]+t[2]或者t[0,:]+t[1,:]+t[2,:]
dim=1時，
則為t[:,0]+t[:,1]+t[:,2]+t[:,3]
note!
運算後的維度即把這個軸去掉後的維度
eg.t.shape=[2,3,4]則t.sum(dim=0).shape=[3,4]
用這種方法來推它到底是怎麼運算的也可以
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