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前言
在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。
在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使Tensor更加适合深度学习。
"tensor"这个单词一般可译作“张量”，张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是二维张量。
1 创建Tensor
我们先介绍Tensor的最基本功能，即Tensor的创建。
首先导入PyTorch：
然后我们创建一个5x3的未初始化的Tensor：
输出：
创建一个5x3的随机初始化的Tensor:
输出：
创建一个5x3的long型全0的Tensor:
输出：
还可以直接根据数据创建:
输出：
还可以通过现有的Tensor来创建，此方法会默认重用输入Tensor的一些属性，例如数据类型，除非自定义数据类型。
输出：
我们可以通过shape或者size()来获取Tensor的形状:
输出：
注意：返回的torch.Size其实就是一个tuple, 支持所有tuple的操作。
还有很多函数可以创建Tensor，去翻翻官方API就知道了，下表给了一些常用的作参考。
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| Tensor(*sizes) | 基础构造函数 |
| tensor(data,) | 类似np.array的构造函数 |
| ones(*sizes) | 全1Tensor |
| zeros(*sizes) | 全0Tensor |
| eye(*sizes) | 对角线为1，其他为0 |
| arange(s,e,step) | 从s到e，步长为step |
| linspace(s,e,steps) | 从s到e，均匀切分成steps份 |
| rand/randn(*sizes) | 均匀/标准分布 |
| normal(mean,std)/uniform(from,to) | 正态分布/均匀分布 |
| randperm(m) | 随机排列 |
这些创建方法都可以在创建的时候指定数据类型dtype和存放device(cpu/gpu)。
2 操作
本小节介绍Tensor的各种操作。
2.1 算术操作
在PyTorch中，同一种操作可能有很多种形式，下面用加法作为例子。
-
加法形式一
-
加法形式二
还可指定输出：
-
加法形式三、inplace
注：PyTorch操作inplace版本都有后缀
_, 例如x.copy_(y), x.t_()
以上几种形式的输出均为：
2.2 索引
我们还可以使用类似NumPy的索引操作来访问Tensor的一部分，需要注意的是：索引出来的结果与原数据共享内存，也即修改一个，另一个会跟着修改。
输出：
除了常用的索引选择数据之外，PyTorch还提供了一些高级的选择函数:
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| index_select(input, dim, index) | 在指定维度dim上选取，比如选取某些行、某些列 |
| masked_select(input, mask) | 例子如上，a[a>0]，使用ByteTensor进行选取 |
| nonzero(input) | 非0元素的下标 |
| gather(input, dim, index) | 根据index，在dim维度上选取数据，输出的size与index一样 |
这里不详细介绍，用到了再查官方文档。
2.3 改变形状
用view()来改变Tensor的形状：
输出：
注意view()返回的新Tensor与源Tensor虽然可能有不同的size，但是是共享data的，也即更改其中的一个，另外一个也会跟着改变。(顾名思义，view仅仅是改变了对这个张量的观察角度，内部数据并未改变)
输出：
所以如果我们想返回一个真正新的副本（即不共享data内存）该怎么办呢？Pytorch还提供了一个reshape()可以改变形状，但是此函数并不能保证返回的是其拷贝，所以不推荐使用。推荐先用clone创造一个副本然后再使用view。参考此处
输出:
使用
clone还有一个好处是会被记录在计算图中，即梯度回传到副本时也会传到源Tensor。
另外一个常用的函数就是item(), 它可以将一个标量Tensor转换成一个Python number：
输出：
2.4 线性代数
另外，PyTorch还支持一些线性函数，这里提一下，免得用起来的时候自己造轮子，具体用法参考官方文档。如下表所示：
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| trace | 对角线元素之和(矩阵的迹) |
| diag | 对角线元素 |
| triu/tril | 矩阵的上三角/下三角，可指定偏移量 |
| mm/bmm | 矩阵乘法，batch的矩阵乘法 |
| addmm/addbmm/addmv/addr/baddbmm… | 矩阵运算 |
| t | 转置 |
| dot/cross | 内积/外积 |
| inverse | 求逆矩阵 |
| svd | 奇异值分解 |
PyTorch中的Tensor支持超过一百种操作，包括转置、索引、切片、数学运算、线性代数、随机数等等，可参考官方文档。
3 广播机制
前面我们看到如何对两个形状相同的Tensor做按元素运算。当对两个形状不同的Tensor按元素运算时，可能会触发广播（broadcasting）机制：先适当复制元素使这两个Tensor形状相同后再按元素运算。例如：
输出：
由于x和y分别是1行2列和3行1列的矩阵，如果要计算x + y，那么x中第一行的2个元素被广播（复制）到了第二行和第三行，而y中第一列的3个元素被广播（复制）到了第二列。如此，就可以对2个3行2列的矩阵按元素相加。
4 运算的内存开销
前面说了，索引操作是不会开辟新内存的，而像y = x + y这样的运算是会新开内存的，然后将y指向新内存。为了演示这一点，我们可以使用Python自带的id函数：如果两个实例的ID一致，那么它们所对应的内存地址相同；反之则不同。
如果想指定结果到原来的y的内存，我们可以使用前面介绍的索引来进行替换操作。在下面的例子中，我们把x + y的结果通过[:]写进y对应的内存中。
我们还可以使用运算符全名函数中的out参数或者自加运算符+=(也即add_())达到上述效果，例如torch.add(x, y, out=y)和y += x(y.add_(x))。
注：虽然
view返回的Tensor与源Tensor是共享data的，但是依然是一个新的Tensor（因为Tensor除了包含data外还有一些其他属性），二者id（内存地址）并不一致。
5 Tensor和NumPy相互转换
我们很容易用numpy()和from_numpy()将Tensor和NumPy中的数组相互转换。但是需要注意的一点是：
这两个函数所产生的的Tensor和NumPy中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），改变其中一个时另一个也会改变！！！
还有一个常用的将NumPy中的array转换成
Tensor的方法就是torch.tensor(), 需要注意的是，此方法总是会进行数据拷贝（就会消耗更多的时间和空间），所以返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。
5.1 Tensor`转NumPy
使用numpy()将Tensor转换成NumPy数组:
输出：
5.2 NumPy数组转Tensor
使用from_numpy()将NumPy数组转换成Tensor:
输出：
所有在CPU上的Tensor（除了CharTensor）都支持与NumPy数组相互转换。
此外上面提到还有一个常用的方法就是直接用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor，需要注意的是该方法总是会进行数据拷贝，返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。
输出
6 Tensor on GPU
用方法to()可以将Tensor在CPU和GPU（需要硬件支持）之间相互移动。
