使用PyTorch求平方根報(bào)錯(cuò)如何解決

使用PyTorch求平方根報(bào)錯(cuò)如何解決？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

問(wèn)題描述

初步使用PyTorch進(jìn)行平方根計(jì)算，通過(guò)range()創(chuàng)建一個(gè)張量，然后對(duì)其求平方根。

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

報(bào)出以下錯(cuò)誤：

RuntimeError: sqrt_vml_cpu not implemented for 'Long'

原因

Long類型的數(shù)據(jù)不支持log對(duì)數(shù)運(yùn)算, 為什么Tensor是Long類型? 因?yàn)閯?chuàng)建List數(shù)組時(shí)默認(rèn)使用的是int, 所以從List轉(zhuǎn)成torch.Tensor后, 數(shù)據(jù)類型變成了Long。

print(a.dtype)

torch.int64

解決方法

提前將數(shù)據(jù)類型指定為浮點(diǎn)型, 重新執(zhí)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)

補(bǔ)充：pytorch20 pytorch常見(jiàn)運(yùn)算詳解

矩陣與標(biāo)量

這個(gè)是矩陣（張量）每一個(gè)元素與標(biāo)量進(jìn)行操作。

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

哈達(dá)瑪積

這個(gè)就是兩個(gè)相同尺寸的張量相乘，然后對(duì)應(yīng)元素的相乘就是這個(gè)哈達(dá)瑪積，也成為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])

這個(gè)torch.mul()和*是等價(jià)的。

當(dāng)然，除法也是類似的：

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])

我們可以發(fā)現(xiàn)的torch.div()其實(shí)就是/, 類似的：torch.add就是+,torch.sub()就是-,不過(guò)符號(hào)的運(yùn)算更簡(jiǎn)單常用。

矩陣乘法

如果我們想實(shí)現(xiàn)線性代數(shù)中的矩陣相乘怎么辦呢？

這樣的操作有三個(gè)寫(xiě)法:

torch.mm()

torch.matmul()

@，這個(gè)需要記憶，不然遇到這個(gè)可能會(huì)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)

這是對(duì)二維矩陣而言的，假如參與運(yùn)算的是一個(gè)多維張量，那么只有torch.matmul()可以使用。等等，多維張量怎么進(jìn)行矩陣的乘法？在多維張量中，參與矩陣運(yùn)算的其實(shí)只有后兩個(gè)維度，前面的維度其實(shí)就像是索引一樣，舉個(gè)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])

這樣也是可以相乘的，因?yàn)檫@里涉及一個(gè)自動(dòng)傳播Broadcasting機(jī)制，這個(gè)在后面會(huì)講，這里就知道，如果這種情況下，會(huì)把b的第一維度復(fù)制3次 ，然后變成和a一樣的尺寸，進(jìn)行矩陣相乘。

冪與開(kāi)方

print('冪運(yùn)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.])

和上面一樣，不多說(shuō)了。開(kāi)方運(yùn)算可以用torch.sqrt()，當(dāng)然也可以用a**(0.5)。

對(duì)數(shù)運(yùn)算

在上學(xué)的時(shí)候，我們知道ln是以e為底的，但是在pytorch中，并不是這樣。

pytorch中l(wèi)og是以e自然數(shù)為底數(shù)的，然后log2和log10才是以2和10為底數(shù)的運(yùn)算。

import numpy as np
print('對(duì)數(shù)運(yùn)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])

近似值運(yùn)算

.ceil() 向上取整

.floor()向下取整

.trunc()取整數(shù)

.frac()取小數(shù)

.round()四舍五入

.ceil() 向上取整.floor()向下取整.trunc()取整數(shù).frac()取小數(shù).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.)

剪裁運(yùn)算

這個(gè)是讓一個(gè)數(shù)，限制在你自己設(shè)置的一個(gè)范圍內(nèi)[min,max],小于min的話就被設(shè)置為min，大于max的話就被設(shè)置為max。這個(gè)操作在一些對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)中，好像是WGAN-GP,通過(guò)強(qiáng)行限制模型的參數(shù)的值。

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

pytorch的優(yōu)點(diǎn)

1.PyTorch是相當(dāng)簡(jiǎn)潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開(kāi)發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問(wèn)題6.入門(mén)簡(jiǎn)單

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