Pytorch数据结构：Tensor（张量）及其维度和数据类型

Tensor基础

Tensor（张量） 是PyTorch中用于表示多维数据的主要数据结构，类似于多维数组，可以存储和操作数字数据。

1.1、Tensor的维度（Dimensions）

  Tensor的维度可以理解为Tensor包含的数据在不同方向上的层次或级别。在数学和计算机科学中，维度通常用来描述数据结构的复杂性或者数据在空间中的方向。对于Tensor来说，每一个维度都代表了数据的一个特定的方向或特性。
  Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。可以类似用坐标轴来理解，可以类比的用坐标轴理解，即Tensor有多少个方向。比如1维，x轴只有一个方向；2维，x轴y轴，两个方向，x轴固定长度；3维，x轴y轴z轴，三个方向，x轴和y轴固定长度。

基本的tensor创建，以便于后续学习：

import torch
x=torch.tensor(data)#利用data创建tensor，data可以是各总维度的列表，或一个常数

1.1.1、举例说明

• 0维Tensor：也就是一个标量（Scalar），它没有维度，仅仅是一个单一的数值。例如，温度值、价格或者某个计数。
  • 举例说明：torch.tensor(1)、 torch.tensor(2)
• 1维Tensor：也称作向量（Vector），它有一个维度，可以看作是一系列数值的集合。例如，一维数组 [1, 2, 3] 代表一系列数值或某个特性的不同测量值。当我们将一维张量称为向量时，那么 tensor([1,2,3])是一个3维向量，一个一维张量。
  • 举例说明：torch.tensor([1,2,3,4,5])、torch.tensor([15,2,3,4,5,51])
• 2维Tensor：也称作矩阵（Matrix），它有两个维度，可以表示为行和列。例如，在表格数据中，行可能代表不同的样本，列代表不同的特征或观察值。注意，由于列代表了不同的特征，因此每一行的元素数必须相同，每一行是一个一维的。相当于多个一维构成一个二维。
  • 举例说明：torch.tensor([ [1,2,5],[3,4,2] ])，暂且可以理解为这里有两行分别为[1,2,5]和[3,4,2]，这是一个2×3的矩阵。
• 3维Tensor：可以想象为一个数据立方体，常用于表示时间序列数据、图像数据等。例如，在处理图像时，一个3维Tensor可能有三个维度：高度、宽度和颜色通道。相当于多个二维构成一个三维，每个二维的性状必须相同。
  • 举例说明：torch.tensor([ [[1,2],[3,4]] , [[3,3][2,2]] ])，一个三维中，有两个二维，这是一个2×2×2的三维Tensor。

1.1.2、高维Tensor

随着维度的增加，Tensor可以表示更加复杂的数据结构。例如，在深度学习中，经常会处理4维Tensor来表示一批图像数据，其中维度分别代表样本数、高度、宽度和颜色通道。在自然语言处理（NLP）任务中，可能会使用3维或更高维度的Tensor来表示句子、单词和特征向量。

1.2、.dim()和.size()方法

在PyTorch中，.dim()和.size()方法用于获取Tensor的维度信息，但它们提供了不同类型的信息：

1.2.1、.dim()方法

• .dim()方法返回Tensor的维度数，即Tensor有多少轴。（类似多少个坐标轴）
• 对于一个给定的Tensor，.dim()告诉你这个Tensor是几维的。
• 例如，如果你有一个2D Tensor（比如一个矩阵），.dim()将返回2；如果是一个3D Tensor（比如一个时间序列数据集），.dim()将返回3。

1.2.2、.size()方法

• .size()方法返回一个Tensor每个维度的大小（长度），以torch.Size类型表示，其实质是一个元组。 （类似告诉你 每一个坐标轴的长度，不过是按照z,y,x的方式给出的。z个矩形，y行，x列，更高维以此类推）
• 它提供了关于Tensor每个轴的具体大小的详细信息。如果你想知道一个Tensor的形状，比如有多少行和列，你会使用.size()。
• .size()可以返回全部维度的大小，也可以通过指定维度的索引来返回特定维度的大小。例如，对于一个形状为(3, 4, 5)的3D Tensor，.size()将返回torch.Size([3, 4, 5])，而.size(1)将仅返回第二维（即4行）的大小。

1.2.3、.shape属性

• .shape属性 和 直接调用.size()返回的是一样的。

1.2.3、示例代码

1.2.3.1、一维Tensor

import torch
oneD=torch.tensor([1,3,4,5,5,6,6,0])
print(".size()方法：",oneD.size())
print("一维张量的大小：",oneD.size(0))
print(type(oneD.size()))
print("一维张量的维数：",oneD.dim())
print(type(oneD.dim()))

1.2.3.2、二维Tensor

import torch
oneD=torch.tensor([[1,3,4,5,5,6,6,0],[1,3,4,5,5,6,6,8],[1,3,4,5,5,6,6,0]])#3×8
print(".size()方法：",oneD.size())
print("二维张量最外层元素数：",oneD.size(0))
print("二维张量的维数：",oneD.dim())

tensor的维度信息是[3, 8]，表示矩阵的大小为3x8。通过调用dim()方法，我们可以得到张量的轴数，这里是2。

1.2.3.3、三维Tensor

import torch
oneD=torch.tensor([ [[1,2],[2,3],[2,3]],[[3,4],[5,6],[2,3]] ])#2×3×2
print(".size()方法：",oneD.size())
print("三维张量最外层元素数：",oneD.size(0))
print("三维张量的维数：",oneD.dim())

tensor的维度信息是[2, 3, 2]，表示有2个矩阵，每个矩阵的大小为3x2。通过调用dim()方法，我们可以得到张量的轴数，这里是3。

1.3、Tensor数据类型

• 在创建张量时，可以通过dtype参数指定数据类型：

import torch
x = torch.tensor( [1, 2, 3], dtype=torch.float32 )
print(x)
print(x.dtype)

1.4、观察维度

1.4.1、直接访问

有 Python内置类型——序列 的操作，从内到外索引：

当然还有切片操作。