Pytorch

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• PyTorch常用代码段合集

• pytorch 中张量基本操作

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• 狂肝两万字带你用pytorch搞深度学习！！！

• 2022 Pytorch基础入门教程（完整详细版）

创建张量

import torch

torch.Tensor(5, 3)                                 # 创建一个5x3的张量（数值为0）
torch.Tensor([3])                                  # 创建一个标量
torch.Tensor([5, 3])                               # 基于列表、array等创建一个一维的张量，默认浮点型
torch.tensor([5, 3])                               # 基于列表、array等创建一个一维的张量，默认整型，

a = torch.empty(5, 3)                              # 创建一个未初始化的5x3张量
a = torch.eye(3, 3)                                # 创建一个对角为1，其余为0的方形张量

a = torch.arange(1, 4)                             # 返回值[1,2,3]
a = torch.range(1, 4)                              # 新版本弃用，返回值[1,2,3,4]

a = torch.rand(5, 3)                               # 创建一个5x3张量，值在[0,1)之间均匀分布（Returns a tensor filled with random numbers from a uniform distribution on the interval [0,1)）
a = torch.randn(5, 3)                              # 创建一个5x3张量，值服从正态分布（Returns a tensor filled with random numbers from a normal distribution with mean 0 and variance 1 (also called the standard normal distribution).）
b = torch.randn_like(a, dtype=torch.float)         # 创建一个形状与a相同的随机数值张量，并且重新定义类型为float
a = torch.normal(2, 3, size=(2, 4))                # 创建一个均值为2，标准差为3，形状为2x4的张量
a = torch.randperm(5)                              # 创建一个一维的张量，值为[0,5)的整数随机排列

a.zero_()                                          # 将原本的张量a用0填充
a = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)            # 创建一个5x3的全0张量，类型为long
b = torch.zeros_like(a)                            # 创建一个形状与a相同的全0张量

a = torch.ones(5, 3, dtype=torch.double)           # 创建一个5x3的全1张量(单位张量)，类型为double
b = torch.ones_like(a)                             # 创建一个形状与a相同的全1张量

a = torch.full((5,3),4)                            # 创建一个5x3的、值全为4的张量

rand()、randn()、ones()、zeros()、eye()、full(input,x)、arange()、linspace()、randint(begin,end,n)
以上都可加_like(a),表示生成size和a一样的tensor
Pytorch中结尾带下划线_的方法表示就地执行

张量操作

x = torch.randn([1,5,2])

# 索引——张量有多少个维度，切片的时候就可以有多少个参数
x[:,:3]
x[:,:3,:1]
x[:,:3,:1,:]                                       # 报错

x.dtype                                            # 查看数据类型
x.type_as(b)                                       # 数据类型转换

x.item()                                           # 从张量中提取元素
x.clone()                                          # 克隆一个张量
x.reshape()                                        # 改变一个张量的形状（官方不推荐使用）
x.view()                                           # 改变一个张量的形状
		# 新张量与原张量的内存共享，如果想要互不影响，先使用clone创建张量副本
		# view只能用于内存中连续存储的tensor,如果不连续先调用.contiguous()方法，使tensor的元素在内存空间中连续，然后调用.view()

x.expand(3,5,2)                                    # 维度扩展（只能沿着值为1的维度扩展（x的原始维度为1,5,2），扩展的方法就是将该维度内的内容复制一份）
x.transpose(0,1)                                   # 维度交换（参数为维度的索引值，只能交换两个维度，x的维度交换之后为5,1,2）
x.permute(2,0,1)                                   # 维度交换（参数为维度的索引值，可以交换多个维度，x的维度交换之后为2,1,5）
x.t()                                              # 转置
x.T                                                # 转置

torch.squeeze(x, dim=None)                         # 🚩除去输入张量中数值为1的维度
torch.unsqueeze(x, dim=None)                       # 🚩在指定位置插入一维

torch.cat((x, x, x), dim=0)                        # 🚩同维拼接，拼接之后维度不变
torch.stack((x, x, x), dim=0)                      # 🚩扩维拼接，拼接之后维度提升一维
torch.chunk(x,chunks,dim=0)                        # 将张量按维度dim进行平均切分，chunks是拆分的份数
torch.split(,split_size_or_sections,dim=0)         # 将张量按维度dim进行切分，split_size_or_sections 为 int 时，表示每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分。

torch.equal()                                      # 判断两个张量是否相等
v,s = torch.sort(input,descending=True)            # 对一个张量进行排序，返回两个张量；一个是排序后的张量，一个是排序后数值原来的索引

torch.diag(x)                                      # 取x对角线元素形成一个一维向量

张量运算

• 广播规则: 从右到左比较两个张量的每一个维度：
• 如果两个维度相等，或者其中一个为 1，则这两个维度可以匹配。
• 如果维度不同且都不为 1，则不能广播。
• 缺失的维度会被视为 1。

x = torch.randn([1,5,2])
y = torch.arange(24).reshape([2,3,4]).float()

# 类型修改
x.short()                                          # 16位整型
x.int()                                            # 32位整型
x.long()                                           # 64位整型
x.float()                                          # 32位浮点型
x.double()                                         # 64位浮点型

# 聚合运算（在指定轴上进行聚合运算🚩）
torch.sum(x,dim)                                   # 获取指定维度上的求和（在某个轴上求和，就是将该轴的长度降为 0，如张量形状为[2,5,4]，在 axis=1 的轴上求和得到的形状为：[2,4]，如果设置参数 keepdims=True，则得到的形状为：[2,1,4]）
torch.mean(x,dim)
x.sum(dim)
x.mean(dim)
x.cumsum(axis=0)                                   # 累加求和


# 比较运算
x.max(dim)
torch.max(x,dim)                                   # 获取指定维度上的最大值
x.min(dim)
torch.min(x,dim)                                   # 获取指定维度上的最小值
x.abs()
torch.abs(a)                                       # 绝对值；将张量中的负数用绝对值替换


# 算术元算：
# 1. 如果两个张量的形状完全相同，那么逐元素运算会直接进行。
# 2. 如果两个张量的形状不同，但它们可以通过广播机制使得形状匹配，那么运算也可以进行。
x.add_(1)                                          # 如果只有一个数值，则会进行广播
z = x + y
torch.add(x,y)                                     # 对应位置相加，要求形状相同，x和y既可以是Tensor也可以是标量
z = x + y
torch.sub(x,y)                                     # 对应位置相减，要求形状相同，x和y既可以是Tensor也可以是标量
z = x * y                                          # 哈达马乘积（举证对应位置相成）
torch.mul(x,y)                                     # 对应位置相乘，要求形状相同，x和y既可以是Tensor也可以是标量
z = x / y  
torch.div(x,y)                                     # 对应位置相除，要求形状相同，x和y既可以是Tensor也可以是标量
z = 3 * x                                          # 3 乘以 x 中的所有元素（广播）
z = 3 + x                                          # 3 加上 x 中的所有元素（广播）


# 代数运算
torch.dot(a,b)                                     # 向量之间的点积
torch.mv(x,a)                                      # 矩阵与向量相乘，x 必须是矩阵，a 必须是向量
torch.mm(x,y.T)                                    # 矩阵叉乘，要求x和y必须是矩阵


# 统计运算
torch.std(x, dim)                                  # 标准差
torch.var(x, dim)                                  # 方差
torch.median(x, dim)                               # 中位数


# 范数运算（范数是一个向量或矩阵的长度）：torch.norm(x) 可以根据 x 的形状和 p 参数的值来计算不同类型的范数
# 1. 向量范数
x = torch.tensor([1.0, -2.0, 3.0])
l1_norm = torch.norm(x, p=1)                       #  L1 范数是张量中所有元素绝对值的和。
l2_norm = torch.norm(x, p=2)                       #  L2 范数是张量中所有元素平方和的平方根，也叫欧几里得范数。norm方法默认p=2
inf_norm = torch.norm(x, p=float('inf'))           # 无穷范数是张量中元素绝对值的最大值。
# 2. 矩阵范数
frobenius_norm = torch.norm(x)                     # Frobenius 范数是矩阵中所有元素平方和的平方根，类似于 L2 范数，但用于矩阵。
spectral_norm = torch.norm(x, p=2)                 # 计算谱范数
nuclear_norm = torch.norm(x, p=1)                  # 计算核范数


# 对数、指数、幂函数
torch.log(input, out=None)
torch.log10(input, out=None)
torch.log2(input, out=None)
torch.exp(input, out=None)
torch.pow(x,n)                                     # 幂次方，每个元素进行幂次方

torch.clamp(x,m,n)                                 # 对x进行裁剪，如果x中的值大于m，则将该值替换为m；如果x中的值小于n，则将该值替换为n；
torch.norm(x, p=2, dim=1)                          # 计算张量x在维度1上的p范数


# 所有结尾带下划线_符号的函数都会对原数据进行修改

运行设备切换

print(torch.__version__)                           # pytorch版本
print(torch.version.cuda)                          # cuda版本
print(torch.cuda.is_available())                   # 查看cuda是否可用


dev = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")   # #使用GPU or CPU
x = torch.tensor([1,2], device=dev)                # 创建指定环境dev中的的tensor

x.device                                           # 判断某个对象是在什么环境中运行的
x = x.to(device='cuda')                            # 将对象环境设置为GPU环境
x = x.to(device='cpu')                             # 将对象环境设置为CPU环境
x = x.cpu()                                        # 将对象环境设置为CPU环境
x.cpu().numpy()                                    # cuda环境下tensor不能直接转化为numpy类型,必须要先转化到cpu环境中
x+y.to(device=dev)                                 # 若一个没有环境的对象与另外一个有环境x对象进行交流,则环境全变成环境x

数据加载

# 构建数据集：可以理解为对数据进行摸底并记录相关信息
class ToyDataset(Dataset):  
    def __init__(self,X,Y):  
        self.X = X  
        self.Y = Y   
    def __len__(self):  
        return len(self.X)                        # 1、获取数据集长度
    def __getitem__(self,index):                  # 参数 index 是由 DataLoader 内部在迭代时提供的
        return self.X[index],self.Y[index]        # 3、根据索引提取数据，索引参数来自每次数据加载器产生的数据索引
      
X,Y = torch.randn(1000,3),torch.randint(low=0,high=2,size=(1000,)).float()  
ds = ToyDataset(X,Y)   

# 数据加载器：指定批次、
dl = DataLoader(ds,batch_size=4,drop_last = False) # 2、指定批次大小
features,labels = next(iter(dl))      
	# 在数据加载器的迭代过程中，每次迭代会调用数据集类的 __getitem__ 方法，传递一个索引值作为参数，以获取对应索引的样本
	# 在每个批次中，DataLoader 会自动计算批次中每个样本在数据集中的索引，然后调用数据集类的 __getitem__ 方法，将这些索引作为参数传递给它。
print("features = ",features )  
print("labels = ",labels )

from pathlib import Path   
from PIL import Image   
  
class Cifar2Dataset(Dataset):  
    def __init__(self,imgs_dir,img_transform):  
        self.files = list(Path(imgs_dir).rglob("*.jpg"))  
        self.transform = img_transform  
          
    def __len__(self,):  
        return len(self.files)  
      
    def __getitem__(self,i):  
        file_i = str(self.files[i])  
        img = Image.open(file_i)  
        tensor = self.transform(img)  
        label = torch.tensor([1.0]) if  "1_automobile" in file_i else torch.tensor([0.0])  
        return tensor,label   
      
      
train_dir = "./eat_pytorch_datasets/cifar2/train/"  
test_dir = "./eat_pytorch_datasets/cifar2/test/"  

# 定义图片增强  
transform_train = transforms.Compose([  
   transforms.RandomHorizontalFlip(), #随机水平翻转  
   transforms.RandomVerticalFlip(), #随机垂直翻转  
   transforms.RandomRotation(45),  #随机在45度角度内旋转  
   transforms.ToTensor() #转换成张量  
  ]  
)   
  
transform_val = transforms.Compose([  
    transforms.ToTensor()  
  ]  
)  

ds_train = Cifar2Dataset(train_dir,transform_train)  
ds_val = Cifar2Dataset(test_dir,transform_val)  
  
  
dl_train = DataLoader(ds_train,batch_size = 50,shuffle = True)  
dl_val = DataLoader(ds_val,batch_size = 50,shuffle = True)  
  
  
for features,labels in dl_train:  
    print(features.shape)  
    print(labels.shape)  
    break

import numpy as np   
import torch   
from torch.utils.data import TensorDataset,Dataset,DataLoader,random_split   

# 根据Tensor创建数据集  
  
from sklearn import datasets   
iris = datasets.load_iris()  
ds_iris = TensorDataset(torch.tensor(iris.data),torch.tensor(iris.target))  
  
# 分割成训练集和预测集  
n_train = int(len(ds_iris)*0.8)  
n_val = len(ds_iris) - n_train  
ds_train,ds_val = random_split(ds_iris,[n_train,n_val])  
  
print(type(ds_iris))  
print(type(ds_train)) 

# 使用DataLoader加载数据集  
dl_train,dl_val = DataLoader(ds_train,batch_size = 8),DataLoader(ds_val,batch_size = 8)  
  
for features,labels in dl_train:  
    print(features,labels)  
    break  

# 演示加法运算符（`+`）的合并作用  
  
ds_data = ds_train + ds_val  
  
print('len(ds_train) = ',len(ds_train))  
print('len(ds_valid) = ',len(ds_val))  
print('len(ds_train+ds_valid) = ',len(ds_data))  
  
print(type(ds_data))

import numpy as np   
import torch   
from torch.utils.data import DataLoader  
from torchvision import transforms,datasets   

# 根据图片目录创建数据集  
def transform_label(x):  
    return torch.tensor([x]).float()  
 
ds_train = datasets.ImageFolder("./eat_pytorch_datasets/cifar2/train/",  
            transform = transform_train,target_transform= transform_label)  
ds_val = datasets.ImageFolder("./eat_pytorch_datasets/cifar2/test/",  
                              transform = transform_valid,  
                              target_transform= transform_label)  
  
print(ds_train.class_to_idx)  
  
# 使用DataLoader加载数据集  
dl_train = DataLoader(ds_train,batch_size = 50,shuffle = True)  
dl_val = DataLoader(ds_val,batch_size = 50,shuffle = True)  
  
for features,labels in dl_train:  
    print(features.shape)  
    print(labels.shape)  
    break

DataLoader(  
    dataset,                                    # 数据集
    batch_size=1,                               # 批次大小
    shuffle=False,                              # 是否乱序
    sampler=None,                               # 样本采样函数，一般无需设置。
    batch_sampler=None,                         # 批次采样函数，一般无需设置。
    num_workers=0,                              # 使用多进程读取数据，设置的进程数。mac电脑设置会报错
    collate_fn=None,                            # 整理一个批次数据的函数。
    pin_memory=False,                           # 是否设置为锁业内存。默认为False，锁业内存不会使用虚拟内存(硬盘)，从锁业内存拷贝到GPU上速度会更快。
    drop_last=False,                            # 是否丢弃最后一个样本数量不足batch_size批次数据。
    timeout=0,                                  # 加载一个数据批次的最长等待时间，一般无需设置。
    worker_init_fn=None,                        # 每个worker中dataset的初始化函数，常用于 IterableDataset。一般不使用。
    multiprocessing_context=None,  
)

torch.utils.data.random_split   # 将一个数据集分割成多份，常用于分割训练集，验证集和测试集。

数据预处理

# 裁剪——Crop
transforms.CenterCrop()                         # 中心裁剪
transforms.RandomCrop()                         # 随机裁剪
transforms.RandomResizedCrop()                  # 随机长宽比裁剪
transforms.FiveCrop()                           # 上下左右中心裁剪
transforms.TenCrop()                            # 上下左右中心裁剪后翻转

# 翻转和旋转——Flip and Rotation
transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)()        # 依概率p水平翻转
transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)()          # 依概率p垂直翻转
transforms.RandomRotation()                     # 随机旋转

# 图像变换
transforms.Resize()                             # resize
transforms.Normalize()                          # 标准化
transforms.ToTensor()                           # 转为tensor，并归一化至[0-1]
transforms.Pad()                                # 填充
transforms.ColorJitter()                        # 修改亮度、对比度和饱和度
transforms.Grayscale()                          # 转灰度图
transforms.LinearTransformation()()             # 线性变换
transforms.RandomAffine()                       # 仿射变换
transforms.RandomGrayscale()                    # 依概率p转为灰度图
transforms.ToPILImage()                         # 将数据转换为PILImage

# 对transforms操作，使数据增强更灵活
transforms.RandomChoice(transforms)             # 从给定的一系列transforms中选一个进行操作
transforms.RandomApply(transforms, p=0.5)       # 给一个transform加上概率，依概率进行操作
transforms.RandomOrder()                        # 将transforms中的操作随机打乱

#演示一些常用的图片增强操作  
from PIL import Image  
img = Image.open('./data/cat.jpeg')  
img  

# 随机数值翻转  
transforms.RandomVerticalFlip()(img)  

#随机旋转  
transforms.RandomRotation(45)(img)  

# 定义图片增强操作  
  
transform_train = transforms.Compose([  
   transforms.RandomHorizontalFlip(), #随机水平翻转  
   transforms.RandomVerticalFlip(), #随机垂直翻转  
   transforms.RandomRotation(45),  #随机在45度角度内旋转  
   transforms.ToTensor() #转换成张量  
  ]  
)   
  
transform_valid = transforms.Compose([  
    transforms.ToTensor()  
  ]  
)  

torch.nn

# 参考：https://yey.world/2020/12/16/Pytorch-12/
### 二维卷积层
nn.Conv2d(
    in_channels,                                   # 输入通道数
    out_channels,                                  # 输出通道数，等价于卷积核个数
    kernel_size,                                   # 卷积核尺寸
    stride=1,                                      # 卷积核移动步长
    padding=0,                                     # 填充个数，常用于保持输入输出图像尺寸匹配
    dilation=1,                                    # 空洞卷积大小；常用于图像分割任务，目的是提高感受野，即输出图像的一个像素对应输入图像上更大的一块区域
    groups=1,                                      # 分组卷积的组数。常用于模型的轻量化。
    bias=True,                                     # 偏置。最终输出响应值时需加上偏置项。
    padding_mode='zeros'
)

# 参考：https://yey.world/2020/12/16/Pytorch-13/
### 最大池化层
nn.MaxPool2d(
    kernel_size,                                   # 池化核尺寸
    stride=None,                                   # 池化核移动步长
    padding=0,                                     # 填充个数
    dilation=1,                                    # 池化核间隔大小
    return_indices=False,                          # 记录池化像素索引。通常在最大值反池化上采样时使用。
    ceil_mode=False                                # 尺寸是否向上取整。用于计算输出特征图尺寸，默认设置为向下取整。
)

### 平均池化层
nn.AvgPool2d(
    kernel_size,                                   # 池化核尺寸
    stride=None,                                   # 池化核移动步长
    padding=0,                                     # 填充个数
    ceil_mode=False,                               # 尺寸是否向上取整。用于计算输出特征图尺寸，默认设置为向下取整。
    count_include_pad=True,                        # 是否将填充值用于平均值的计算。
    divisor_override=None                          # 除法因子。计算平均值时代替像素个数作为分母。
)

### 全连接层（线性层）
nn.Linear(
		in_features,                                   # 输入结点数。
		out_features,                                  # 输出结点数。
		bias=True                                      # 是否需要偏置。
)

### 激活函数层
nn.Sigmoid()
nn.tanh()
nn.ReLU()
nn.LeakyReLU()
nn.PReLU()
nn.RReLU()

### 初始化，参考：https://pytorch.org/docs/stable/nn.init.html#torch-nn-init
nn.init.xavier_uniform_(self.conv1.weight)          # 均匀分布初始化
nn.init.xavier_normal_(conv_layer.weight.data)      # 正态分布初始化

损失函数

优化器：torch.optim

import torch
import torch.optim as optim

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=LR, momentum=0.9)   # 定义优化器
optimizer.zero_grad()   # 优化器清零
optimizer.step()   # 优化器更新参数

# 增加参数
w2 = torch.randn((3, 3), requires_grad=True)
optimizer.add_param_group({"params": w2, 'lr': 0.0001})

# 保存优化器状态信息
opt_state_dict = optimizer.state_dict()
torch.save(opt_state_dict, os.path.join(BASE_DIR, "optimizer_state_dict.pkl"))

# 读取优化器状态信息
state_dict = torch.load(os.path.join(BASE_DIR, "optimizer_state_dict.pkl"))
optimizer.load_state_dict(state_dict)

神经网络构建

•  神经网络的构建主要使用torch.nn模块里提供的一个模型构造类Module，可以继承它来定义想要的模型

• __init__ 函数，定义模型参数和网络层

• forward 函数，定义前向计算（正向传播）

保存和加载模型

方法详解

torch.squeeze() & torch.unsqueeze()

• squeeze
除去输入张量中数值为1的维度，并返回新的张量（输出的张量与原张量共享内存），
如果dim不指定，则删除所有值为1的维度；如果dim指定某个维度且该维度值为1，则执行删除，否则张量维度不变

• unsqueeze



针对以上的一个三维张量， 当unsqueeze的参数是0时，torch.unsqueeze(z,0) 就是在索引为0的括号的外面再加一层括号， 当unsqueeze的参数是1时，torch.unsqueeze(z,1) 就是在索引为1 的括号前面加一层括号， 当unsqueeze的参数是2时，torch.unsqueeze(z,2) 就是在索引为2 的括号前面加一层括号， 当unsqueeze的参数是3时，torch.unsqueeze(z,3) 就是在最里面的数字上加一层括号

torch.cat() & torch.stack()

• cat



针对以上的一个三维张量，cat的合并维度由张量的维度决定，张量维度的索引范围：[-3, 2] 当cat的参数是0时，torch.cat((x, x, x), 0) 就是将三个x张量的第一层括号内的内容进行合并， 当cat的参数是1时，torch.cat((x, x, x), 1) 就是将三个x张量的第二层括号内的内容进行合并， 当cat的参数是2时，torch.cat((x, x, x), 2) 就是将三个x张量的第三层括号内的内容进行合并，

• stack



针对以上的一个三维张量，stack的合并维度由张量的维度决定，张量维度的索引范围：[-4, 3] 当cat的参数是0时，torch.stack((x, x, x), 0) 就是将三个x张量的第一层括号内的内容进行合并，并且在合并后的内容外增加一维， 当cat的参数是1时，torch.stack((x, x, x), 1) 就是将三个x张量的第二层括号内的内容进行合并，并且在合并后的内容外增加一维， 当cat的参数是2时，torch.stack((x, x, x), 2) 就是将三个x张量的第三层括号内的内容进行合并，并且在合并后的内容外增加一维， 当cat的参数是2时，torch.stack((x, x, x), 3) 就是将三个x张量的最内层内容进行合并，并且在合并后的内容外增加一维，
 

在指定轴上进行聚合运算

最值计算

x = torch.arange(24).reshape([2,3,4])
"""
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6,  7],
         [ 8,  9, 10, 11]],

        [[12, 13, 14, 15],
         [16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23]]])
"""
x[0,2,2] = 33
x.min(dim=0)   # 此时轴为 0，其中有 2 个元素（此处为两个矩阵），将两个元素的对应位置进行比较（两个矩阵的对应位置的元素进行比较），返回最小值组成的矩阵及其对应的索引（因为只有两个元素，所以这个索引是在 0 和 1 之间）；返回的结果会将轴 0 上的长度降为 0，所以返回的形状是：[3,4]
"""
torch.return_types.min(
values=tensor([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 22, 11]]),
indices=tensor([[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 1, 0]]))
"""
x[0,2,2] = -1
x.min(dim=1)   # 此时轴为 1，其中有 3 个元素（此处三个向量），将三个元素的对应位置进行比较（三个向量的对应位置的元素进行比较），返回最小值组成的向量及其对应的索引（因为只有三个元素，所以这个索引是在 0、1、2 之间）；返回的结果会将轴 1 上的长度降为 0，所以返回的形状是：[2,4]
"""
torch.return_types.min(
values=tensor([[ 0,  1, -1,  3],
        [12, 13, 14, 15]]),
indices=tensor([[0, 0, 2, 0],
        [0, 0, 0, 0]]))
""" 
x[0,2,3] = -3
x.min(dim=2)   # 此时轴为 2，其中有 4 个元素（此处四个标量），在四个元素（标量）中求最小值，返回最小值组成的向量及其对应的索引（因为有四个元素，所以这个索引是在 0、1、2、3 之间）；返回的结果会将轴 2 上的长度降为 0，所以返回的形状是：[2,3]
"""
torch.return_types.min(
values=tensor([[ 0,  4, -3],
        [12, 16, 20]]),
indices=tensor([[0, 0, 3],
        [0, 0, 0]]))
"""

求和、求均值运算

x = torch.arange(24).reshape([2,3,4])
"""
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6,  7],
         [ 8,  9, 10, 11]],

        [[12, 13, 14, 15],
         [16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23]]])
"""
x.sum()        # 不指定轴，求所有元素的总和
"""
tensor(276.)
"""
x.sum(dim=0)   # 此时轴为 0，其中有 2 个元素（此处为两个矩阵），将两个元素的对应位置进行相加（两个矩阵的对应位置的元素进行相加），返回求和后的矩阵；返回的结果会将轴 0 上的长度 2 降为 0，所以返回的形状是：[3,4]
"""
tensor([[12, 14, 16, 18],
        [20, 22, 24, 26],
        [28, 30, 55, 34]])
"""
x.sum(dim=1)   # 此时轴为 1，其中有 3 个元素（此处三个向量），将三个元素的对应位置进行相加（三个向量的对应位置的元素进行相加），返回求和后的向量；返回的结果会将轴 1 上的长度 3 降为 0，所以返回的形状是：[2,4]
"""
tensor([[12, 15,  7, 21],
        [48, 51, 54, 57]])
"""
x.sum(dim=2)   # 此时轴为 2，其中有 4 个元素（此处四个标量）， 将四个元素进行相加，返回求和后的标量；返回的结果会将轴 2 上的长度 4 降为 0，所以返回的形状是：[2,3]
"""
tensor([[ 6, 22, 13],
        [54, 70, 86]])
"""
x.sum(dim=[0,1])   # 求 0、1 轴上的和，最终返回值是将 0、1 轴的维度去掉，返回一个长度为 4 的向量；计算过程可以理解为先求 0 轴上的和，在此结果上再求 1 轴上的和。
"""
tensor([60., 66., 61., 64.])
"""


x = torch.arange(24).reshape([2,3,4]).float()   # mean方法要求输入张量必须是浮点数，所以要进行转换；其返回的值的形状与sum 方法一至。
x.mean()
x.mean(dim=0)
x.mean(dim=1)
x.mean(dim=2)
x.mean(dim=[0,1])     


# 累加求和
x = torch.arange(24).reshape([2,3,4])   
x.cumsum(axis=0)                                 
"""
tensor([[[ 0.,  1.,  2.,  3.],
         [ 4.,  5.,  6.,  7.],
         [ 8.,  9., 10., 11.]],

        [[12., 14., 16., 18.],
         [20., 22., 24., 26.],
         [28., 30., 32., 34.]]])
"""
x.cumsum(axis=1)
"""
tensor([[[ 0.,  1.,  2.,  3.],
         [ 4.,  6.,  8., 10.],
         [12., 15., 18., 21.]],

        [[12., 13., 14., 15.],
         [28., 30., 32., 34.],
         [48., 51., 54., 57.]]])
 """
 x.cumsum(axis=2)
 """
 tensor([[[ 0.,  1.,  3.,  6.],
         [ 4.,  9., 15., 22.],
         [ 8., 17., 27., 38.]],

        [[12., 25., 39., 54.],
         [16., 33., 51., 70.],
         [20., 41., 63., 86.]]])
 """