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PyTorch平方根报错的处理方案

207 次  2021-08-07  分类 : python教程

问题描述

初步使用PyTorch进行平方根计算,通过range()创建一个张量,然后对其求平方根。

a = torch.tensor(list(range(9)))
b = torch.sqrt(a)

报出以下错误:

RuntimeError: sqrt_vml_cpu not implemented for 'Long'

原因

Long类型的数据不支持log对数运算, 为什么Tensor是Long类型? 因为创建List数组时默认使用的是int, 所以从List转成torch.Tensor后, 数据类型变成了Long。

print(a.dtype)

torch.int64

解决方法

提前将数据类型指定为浮点型, 重新执行:

b = torch.sqrt(a.to(torch.double))
print(b)

tensor([0.0000, 1.0000, 1.4142, 1.7321, 2.0000, 2.2361, 2.4495, 2.6458, 2.8284], dtype=torch.float64)

补充:pytorch10 pytorch常见运算详解

矩阵与标量

这个是矩阵(张量)每一个元素与标量进行操作。

import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1)
>>> tensor([2, 3])

哈达玛积

这个就是两个相同尺寸的张量相乘,然后对应元素的相乘就是这个哈达玛积,也成为element wise。

a = torch.tensor([1,2])
b = torch.tensor([2,3])
print(a*b)
print(torch.mul(a,b))
>>> tensor([2, 6])
>>> tensor([2, 6])

这个torch.mul()和*是等价的。

当然,除法也是类似的:

a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.])
print(a/b)
print(torch.div(a/b))
>>> tensor([0.5000, 0.6667])
>>> tensor([0.5000, 0.6667])

我们可以发现的torch.div()其实就是/, 类似的:torch.add就是+,torch.sub()就是-,不过符号的运算更简单常用。

矩阵乘法

如果我们想实现线性代数中的矩阵相乘怎么办呢?

这样的操作有三个写法:

torch.mm()

torch.matmul()

@,这个需要记忆,不然遇到这个可能会挺蒙蔽的

a = torch.tensor([[1.],[2.]])
b = torch.tensor([2.,3.]).view(1,2)
print(torch.mm(a, b))
print(torch.matmul(a, b))
print(a @ b)

这是对二维矩阵而言的,假如参与运算的是一个多维张量,那么只有torch.matmul()可以使用。等等,多维张量怎么进行矩阵的乘法?在多维张量中,参与矩阵运算的其实只有后两个维度,前面的维度其实就像是索引一样,举个例子:

a = torch.rand((1,2,64,32))
b = torch.rand((1,2,32,64))
print(torch.matmul(a, b).shape)
>>> torch.Size([1, 2, 64, 64])

a = torch.rand((3,2,64,32))
b = torch.rand((1,2,32,64))
print(torch.matmul(a, b).shape)
>>> torch.Size([3, 2, 64, 64])

这样也是可以相乘的,因为这里涉及一个自动传播Broadcasting机制,这个在后面会讲,这里就知道,如果这种情况下,会把b的第一维度复制3次 ,然后变成和a一样的尺寸,进行矩阵相乘。

幂与开方

print('幂运算')
a = torch.tensor([1.,2.])
b = torch.tensor([2.,3.])
c1 = a ** b
c2 = torch.pow(a, b)
print(c1,c2)
>>> tensor([1., 8.]) tensor([1., 8.])

和上面一样,不多说了。开方运算可以用torch.sqrt(),当然也可以用a**(0.5)。

对数运算

在上学的时候,我们知道ln是以e为底的,但是在pytorch中,并不是这样。

pytorch中log是以e自然数为底数的,然后log2和log10才是以2和10为底数的运算。

import numpy as np
print('对数运算')
a = torch.tensor([2,10,np.e])
print(torch.log(a))
print(torch.log2(a))
print(torch.log10(a))
>>> tensor([0.6931, 2.3026, 1.0000])
>>> tensor([1.0000, 3.3219, 1.4427])
>>> tensor([0.3010, 1.0000, 0.4343]) 

近似值运算

.ceil() 向上取整

.floor()向下取整

.trunc()取整数

.frac()取小数

.round()四舍五入

.ceil() 向上取整.floor()向下取整.trunc()取整数.frac()取小数.round()四舍五入

a = torch.tensor(1.2345)
print(a.ceil())
>>>tensor(2.)
print(a.floor())
>>> tensor(1.)
print(a.trunc())
>>> tensor(1.)
print(a.frac())
>>> tensor(0.2345)
print(a.round())
>>> tensor(1.)

剪裁运算

这个是让一个数,限制在你自己设置的一个范围内[min,max],小于min的话就被设置为min,大于max的话就被设置为max。这个操作在一些对抗生成网络中,好像是WGAN-GP,通过强行限制模型的参数的值。

a = torch.rand(5)
print(a)
print(a.clamp(0.3,0.7))

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

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