Pytorch/TensorFlow/Numpy常用函数汇总

一、Pytorch

1.枚举：enumerate

基本语法：enumerate(iterable,start=0)
返回结果：enumerate is useful for obtaining an indexed list:
(0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]), …

2.维度交换：permute

基本语法：tensor.permute(arr,dims）
举例：

arr=torch.randint(10,size=(2,3,4))
print(arr)
arr=torch.permute(arr,dims=(0,2,1))
print(arr.size())
print(arr)

tensor([[[7, 1, 7, 9],
         [6, 4, 4, 2],
         [9, 0, 7, 7]],

        [[0, 5, 3, 1],
         [3, 0, 6, 0],
         [1, 3, 4, 5]]])
torch.Size([2, 4, 3])
tensor([[[7, 6, 9],
         [1, 4, 0],
         [7, 4, 7],
         [9, 2, 7]],

        [[0, 3, 1],
         [5, 0, 3],
         [3, 6, 4],
         [1, 0, 5]]])

3.尺寸形状：size/shape

基本语法：
（1）tensor.size()
（2）tensor.shape
举例：

arr=torch.ones(size=(2,2,3,3))
print(arr.size())  # torch.Size([2, 2, 3, 3])
print(arr.size(0))  # 2
print(arr.shape)  # torch.Size([2, 2, 3, 3])

4.数据填充：full/fill_

1）创建指定形状的张量，并使用特定值填充该张量
基本语法：torch.full(size, fill_value）
举例：

arr=torch.full(size=(2,3),fill_value=2.0)

生成用2.0填充，形状为2*3的Tensor：

tensor([[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]])

2）使用特定值填充指定向量
基本语法：tensor.fill_(value)
举例：

arr=torch.full(size=(2,3),fill_value=2.0)
print(arr)
print('--------------')
arr.fill_(value=3.0)
print(arr)

tensor([[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]])
--------------
tensor([[3., 3., 3.],
        [3., 3., 3.]])

5.阻断反向梯度传播：detach

基本语法：tensor.detach()
举例：

arr=torch.full(size=(2,3),fill_value=2.0,requires_grad=True)
print(arr.requires_grad)
arr2=arr.detach()
print(arr2.requires_grad)

True
False

6.形状调整：view

基本语法：tensor.view(shape)
举例：

value=torch.arange(6)
print(value)
arr=value.view((-1,2))
print(arr)

tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5])
tensor([[0, 1],
        [2, 3],
        [4, 5]])

7.维度扩张/减少：unsqueeze/squeeze

基本语法：
（1）torch.unsqueeze(tensor,dim)
（2）torch.squeeze(tensor,dim)
举例：

arr=torch.ones(size=(5,6,3))
print(arr.size())
arr=torch.unsqueeze(arr,dim=0)
print(arr.size())
arr=torch.squeeze(arr,dim=0)
print(arr.size())

torch.Size([5, 6, 3])
torch.Size([1, 5, 6, 3])
torch.Size([5, 6, 3])

二、Numpy

1.维度交换：transpose

基本语法：arr.transpose(axis)
举例：

arr=np.ones(shape=(2,3,4))
print(arr.transpose(2,1,0).shape) # 其中数字对应坐标轴，如2表示4、1表示3、0表示2

(4, 3, 2)