Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法

FloatTensor和Variable的介绍

在深度学习中，我们常常需要处理大量的数据，这些数据是由多维数组组成的。Pytorch提供了基本的数据类型来支持这种任务，其中FloatTensor是处理浮点数数组的基本方式，Variable则是在Tensor上包装了一层自动求导的功能。

FloatTensor的用法

FloatTensor是Pytorch中最基本的数据类型之一，用于存储浮点数的数组。在处理数据时，我们往往要将数据转换成FloatTensor类型，这里我们以一个简单的例子来演示：

import torch
# 创建一个3x3的数组
data = [[1, 2, 3], 
        [4, 5, 6], 
        [7, 8, 9]]
# 将数据转换成FloatTensor类型
tensor_data = torch.FloatTensor(data)

上述代码中，我们通过torch.FloatTensor()函数将数据转换成了FloatTensor类型，并将其存储在变量tensor_data中。我们可以通过print()函数打印该数组的值：

print(tensor_data)

输出为：

tensor([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.],
        [7., 8., 9.]])

上述代码表示我们成功地将数据转换成了FloatTensor类型，并打印出了该数组的值。

Variable的用法

Variable是Pytorch中的一个基本类，可以包装基本的Tensor类型，并实现自动求导的功能。在深度学习中，我们通常需要计算函数的导数，这样才能更新参数。Variable就是为了方便我们进行这些计算而设计的。

我们可以通过以下两种方式来创建Variable对象：

通过将tensor转换成Variable类型

通过构造函数来创建Variable对象

下面我们分别来演示这两种方式：

import torch
from torch.autograd import Variable
# 将Tensor转换成Variable
tensor_data = torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
variable_data = Variable(tensor_data, requires_grad=True)
# 直接使用构造函数创建Variable
variable_data2 = Variable(torch.FloatTensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]), requires_grad=True)

在上述代码中，我们首先定义了一个FloatTensor类型的变量tensor_data，然后将其转换成了Variable类型，并设置requires_grad参数为True，这表示我们需要对该变量进行自动求导。我们还定义了另外一个Variable类型的变量variable_data2，这里我们直接使用构造函数来创建这个变量，并设置了requires_grad参数为True。

使用FloatTensor和Variable进行计算

在深度学习中，我们常常需要进行数组的各种计算，包括加减乘除、矩阵乘法、转置等等。下面我们将演示如何使用FloatTensor和Variable进行这些计算。

基本计算

我们可以直接对FloatTensor和Variable进行加减乘除等基本计算：

import torch
from torch.autograd import Variable
# 创建两个3x3的数组
data1 = [[1, 2, 3], 
         [4, 5, 6], 
         [7, 8, 9]]
data2 = [[9, 8, 7], 
         [6, 5, 4], 
         [3, 2, 1]]
# 将数据转换成FloatTensor类型
tensor_data1 = torch.FloatTensor(data1)
tensor_data2 = torch.FloatTensor(data2)
# 转换成Variable类型
variable_data1 = Variable(tensor_data1, requires_grad=True)
variable_data2 = Variable(tensor_data2, requires_grad=True)
# 加法
add_result = variable_data1 + variable_data2
print("加法结果：\n%s" % add_result.data)
# 减法
sub_result = variable_data1 - variable_data2
print("减法结果：\n%s" % sub_result.data)
# 乘法
mul_result = variable_data1 * variable_data2
print("乘法结果：\n%s" % mul_result.data)
# 除法
div_result = variable_data1 / variable_data2
print("除法结果：\n%s" % div_result.data)

在上述代码中，我们首先创建了两个3x3的数组，并将它们分别转换成FloatTensor类型。然后，我们将其转换成Variable类型，并进行了加减乘除四种运算。最终，我们输出了它们的结果。

矩阵乘法

除了基本计算，我们还可以使用FloatTensor和Variable进行矩阵乘法。

import torch
from torch.autograd import Variable
# 创建两个3x3的数组
data1 = [[1, 2, 3], 
         [4, 5, 6], 
         [7, 8, 9]]
data2 = [[9, 8, 7], 
         [6, 5, 4], 
         [3, 2, 1]]
# 将数据转换成FloatTensor类型
tensor_data1 = torch.FloatTensor(data1)
tensor_data2 = torch.FloatTensor(data2)
# 转换成Variable类型
variable_data1 = Variable(tensor_data1)
variable_data2 = Variable(tensor_data2)
# 矩阵乘法
mm_result = torch.mm(variable_data1, variable_data2)
print("矩阵乘法结果：\n%s" % mm_result.data)

在上述代码中，我们使用了torch.mm()函数来实现矩阵乘法。该函数接收两个矩阵作为输入，并返回它们的乘积。

转置

最后，我们演示一下如何使用FloatTensor和Variable进行转置操作。

import torch
from torch.autograd import Variable
# 创建一个3x2的数组
data1 = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
# 将数据转换成FloatTensor类型
tensor_data1 = torch.FloatTensor(data1)
# 转换成Variable类型
variable_data1 = Variable(tensor_data1)
# 转置操作
t_result = torch.transpose(variable_data1, 0, 1)
print("转置结果：\n%s" % t_result.data)

在上述代码中，我们使用了torch.transpose()函数来实现转置操作。该函数接收一个矩阵以及两个数字作为输入，其中第一个数字表示需要转置的行号，第二个数字表示需要转置的列号。在本例中，由于我们需要对一个3x2的数组进行转置，因此我们将行号设定为0，列号设定为1。

总结

本文介绍了Pytorch中的两个基本数据类型FloatTensor和Variable，并演示了如何使用它们进行数组的各种计算、矩阵乘法、转置等操作。在深度学习中，掌握这些基本操作非常重要，因为它们是构建复杂神经网络的基础。