PyTorch——Tensor的剖析（二）Tensor的特性及算数运算

自然语言处理需要训练大量参数，PyTorch的Tensor存储张量，具备多维度数据存储能力，还能做复杂数值计算。今天，我们就来深入了解Tensor的属性和算术运算！

Tensor的属性
Tensor的属性包括形状、数据类型、设备和内存共享状态，这些属性可以通过调用以下方法来获取：

shape
dtype
device
requires_grad
is_cuda

定义稀疏的张量
稀疏张量是一种内存高效的数据结构，它只存储非零元素。在PyTorch中，可以使用以下方法来定义稀疏张量：

torch.sparse_coo(indices, values, size)

Tensor的算术运算
Tensor的算术运算包括加法、减法、乘法、除法、矩阵运算、幂运算、对数运算和开方运算。这些运算可以使用以下运算符来进行：

+
-
/
@
torch.log()
torch.sqrt()

稀疏张量的运算
稀疏张量的算术运算与稠密张量的算术运算类似，但由于稀疏张量只存储非零元素，因此在进行运算时需要使用特殊的算法。

Tensor的算术运算示例

# 加法
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)

# 减法
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
c = a - b
print(c)

# 乘法
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
c = a * b
print(c)

# 除法
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
c = a / b
print(c)

# 矩阵运算
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
c = torch.matmul(a, b)
print(c)

# 幂运算
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor(2)
c = torch.pow(a, b)
print(c)

# 对数运算
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.log(a)
print(b)

# 开方运算
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.sqrt(a)
print(b)

结论
Tensor是PyTorch中非常重要的数据结构，它可以存储多维度数据，并支持各种算术运算。稀疏张量是一种内存高效的数据结构，它只存储非零元素。了解Tensor的属性和算术运算对于深度学习和神经网络的开发非常重要。