文章目录

Pytorch中张量的一些常见函数
- 最基础也最常见的方法
- 关于Indexing, Slicing, Joining, Mutating Ops（索引、切片、聚合、旋转）
- 随机种子
- - torch.bernoulli(input)
  - torch.normal
  - torch.rand(size)
  - torch.randn(size)
  - torch.randperm(n)
Python--argparse--命令行选项、参数和子命令解析器
- 创建一个解析器
- 添加参数
- 解析参数
- ArgumentParser对象
- add_argument()方法
- parse_args()方法
Pytorch中Dataset与DataLoader的使用

Pytorch中张量的一些常见函数

最基础也最常见的方法

numpy array与Torch Tensor共享内存，更改其中一个的数值，另一个的数值也会更改。
使用torch.函数(size)时，size可以有三种形式：
1. tuple元组(a,b,)
2. list列表[a,b,c]
3. torch.Size
array与tensor的区别： tensor可以是n维的；矩阵是二维数组。
torch.zeros/ones(size,默认dtype=None或dtype=torch.int32/float32/float64)类型设置可选，默认会根据torch.set_default_tensor_type(type/string)这个API的全局设置，来初始化默认数据类型。
torch.numel(input) 计算input张量中的元素数量
torch.arange(默认start=0,end,默认step=1)生成一维张量，生成的数值[start, end)，一维张量的size为(end-start)/step向上取整，默认数据类型为int32
torch.range(默认start=0,end,默认step=1)也生成一维张量，其size为(end-start)/step向下取整+1，默认数据类型为float32

for i in torch.arange(600):print("epoch:", i)

torch.eye生成二维张量，对角线为1、其余元素为0，torch.eye(n,m)，m不写则为n维方阵
torch.full生成特定size的、特定填充值的张量，torch.full(size,full_value)

关于Indexing, Slicing, Joining, Mutating Ops（索引、切片、聚合、旋转）

torch.cat(tensors, dim=0/1)，tensors是张量的列表，以相同的维度拼接张量。
torch.chunk(input,chunk,默认dim=0)将张量分割成chunk个张量，每个张量都是输入张量的特殊的视角；如果输入张量的维度不能整除的话，最后一个张量看起来比较小。
torch.gather(input, dim, index)会沿着某一个维，取一些变量，得到输出张量。在输入张量的dim维度上，根据索引取值，其余维度不变。
torch.reshape(input, shape)改变输入张量的维度，且其数值以及相对顺序不变，当shape为(-1,)时，将输入张量拉成一维张量。注：(-1)为整数，(-1,)为元组
torch.scatter_(dim,index,src)从src张量的所有元素中，根据dim与index索引指明的位置，将src对应位置上的元素写入当前张量中。注：_表示分配的内存不变，原位改变
torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)这个split比chunk更常用，因为split函数的size参数可以输入一个列表，输入张量被分割成N个输出张量，N=列表长度。
torch.squeeze(input, dim=None, out=None)将大小为1的维度抹掉，在很多模型中最后会做一个全连接，全连接层会把某些维度映射为1，再使用squeeze把大小为1的维度抹掉。
torch.stack(tensors,默认dim=0)沿着某一个新的维度，来将几个张量拼接起来，注意所有的张量要有同样的大小。与cat不同，stack将张量堆叠起来，维度增加。

>>> b
tensor([[0.5181, 0.0923],[0.1382, 0.6238],[0.2272, 0.2959]])
>>> b.shape
torch.Size([3, 2])
>>> a=torch.rand([3,2])
>>> a
tensor([[0.2284, 0.5338],[0.1582, 0.4309],[0.8541, 0.3610]])
>>> torch.stack([a,b]).shape
torch.Size([2, 3, 2])
>>> torch.stack([a,b])
tensor([[[0.2284, 0.5338],[0.1582, 0.4309],[0.8541, 0.3610]],[[0.5181, 0.0923],[0.1382, 0.6238],[0.2272, 0.2959]]])
>>> torch.stack([a,b],dim=1)
tensor([[[0.2284, 0.5338],[0.5181, 0.0923]],[[0.1582, 0.4309],[0.1382, 0.6238]],[[0.8541, 0.3610],[0.2272, 0.2959]]])
>>> torch.stack([a,b],dim=1).shape
torch.Size([3, 2, 2])

torch.take(input,index)将输入张量一律看成一维张量，根据索引index取对应数值，得到输出张量。
torch.tile(input,dims)将输入张量在指定维度复制，在dims参数对应的维度上取N则复制N遍。如果dims参数中指定的维度小于输入张量的维度，则在指定维度的前面所有维度补1。因为1即代表着在对应维度上不复制。a_tiled=torch.tile(a,[1,2])表示复制一列a。
torch.transpose(input,dim0,dim1)转置，dim0和dim1是两个即将要交换的维度
torch.unbind(input,默认dim=0)降维，在指定维度返回所有切片的元组，每个切片都比原来降低一个维度
torch.unsqueeze(input,dim)在指定维度增维，增加的维度的大小为1。注：dim为-1代表最后一个维度
torch.where(条件语句,a,b) 如果条件成立返回a，条件不成立返回b。a和b为相同形状的张量

随机种子

神经网络参数需要随机初始化，需要生成随机数，利用种子生成随机数，并将种子固定，则相当于从同样的分布中生成随机数，模型可复现。torch.manual_seed(seed).代码如果调用了numpy，那么numpy的种子也要固定。

torch.bernoulli(input)

在这里插入图片描述
输入张量每个位置的数值为该位置生成1的概率

torch.normal

第一种方法，torch.normal(mean=a,b, std=a,b)，注意mean和std的个数要相同，该方法生成很多个数值，每个数值由对应的mean和std来重新生成一次。
也可以，共享均值，不同方差；共享均值和方差，生成多个。

torch.rand(size)

[0,1)均匀分布

torch.randn(size)

均值为0，标准差为1的正态分布中

torch.randperm(n)

对0到n-1之间的数进行随机组合

Python–argparse–命令行选项、参数和子命令解析器

神经网络中常见的一种定义参数的方式：

parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch Time series forecasting')
parser.add_argument('--data', type=str, required=True,help='location of the data file')
parser.add_argument('--model', type=str, default='LSTNet',help='')
parser.add_argument('--hidCNN', type=int, default=100,help='number of CNN hidden units')
parser.add_argument('--hidRNN', type=int, default=100,help='number of RNN hidden units')
parser.add_argument('--window', type=int, default=24 * 7,help='window size')
parser.add_argument('--CNN_kernel', type=int, default=6,help='the kernel size of the CNN layers')
parser.add_argument('--highway_window', type=int, default=24,help='The window size of the highway component')
parser.add_argument('--clip', type=float, default=10.,help='gradient clipping')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100,help='upper epoch limit')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=128, metavar='N',help='batch size')
parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.2,help='dropout applied to layers (0 = no dropout)')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=54321,help='random seed')
parser.add_argument('--gpu', type=int, default=None)
parser.add_argument('--log_interval', type=int, default=2000, metavar='N',help='report interval')
parser.add_argument('--save', type=str,  default='model/model.pt',help='path to save the final model')
parser.add_argument('--cuda', type=str, default=True)
parser.add_argument('--optim', type=str, default='adam')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001)
parser.add_argument('--horizon', type=int, default=12)
parser.add_argument('--skip', type=float, default=24)
parser.add_argument('--hidSkip', type=int, default=5)
parser.add_argument('--L1Loss', type=bool, default=True)
parser.add_argument('--normalize', type=int, default=2)
parser.add_argument('--output_fun', type=str, default='sigmoid')# 识别由用户填写的一些参数
args = parser.parse_args()

其中的argparse模块的用法如下：

argparse模块用来编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数，argparse从sys.argv解析出那些参数。argparse模块还在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。

当在Linux系统中复现代码时，以命令行方式运行main.py的命令要加参数后缀python main.py --data dataSet，具体的参数后缀见复现代码，代码中的参数定义如果使用argparse模块，则见本章详解

创建一个解析器

即创建一个ArgumentParser对象，ArgumentParser对象包含将命令行解析成Python数据类型所需的全部信息。
如：

import argparse# 使用argparse的第一步--创建一个ArgumentParser对象
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers')

添加参数

给一个ArgumentParser添加程序参数信息是通过调用add_argument()方法，这些调用指定ArgumentParser如何获取命令行字符串并将其转换为对象。这些信息在parse_args()调用时被存储和使用。
如：

parse.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+')
parse.add_argument('--sum', dest='accumulate', action='store_const', const=sum, default=max)

然后再调用parse_args()将返回一个具有integers和accumulate两个属性的对象。intergers属性将是一个包含一个或者多个整数的列表，而accumulate属性当命令行中指定了–sum时，将是sum()函数；否则是max()函数。

解析参数

ArgumentParser通过parse_args()方法解析参数。它将检查命令行，把每个参数转换为适当的类型然后调用相应的操作。通常parse_args()会被不带参数调用，而ArgumentParser将自动从sys.argv中确定命令行参数。

ArgumentParser对象

argparse.ArgumentParser(prog=None, usage=None…等等参数)

prog：程序名称，默认为os.path.basename(sys.argv[0])，使用prog=''来设定另一个值
usage：ArgumentParser根据它包含的参数来构建用法消息，描述程序的用法
description：大多数对ArgumentParser构造方法的调用都会使用description=参数，这个参数简要描述这个程序做什么以及怎么做
parents：单个解析器能够通过提供parents=[]参数给ArgumentParser使用相同的参数，而不是重复这些参数的定义。parents=[]参数使用ArgumentParser对象的列表，从它们那里收集所有的位置和可选的行为，将这些行为加到正在构建的ArgumentParser对象。大多数父解析器会指定add_help=False，否则报错。在通过parents=[]传递解析器之前必须完全初始化父解析器，如果在子解析器之后改变父解析器，这些改变将不会反映在子解析器上。

parent_parser = argparse.ArgumentParser(add_help=False)
parent_parser.add_argument('--parent', type=int)foo_parser = argparse.ArgumentParser(parents=[parent_parser])

add_argument()方法

ArgumentParser.add_argument(name or flags…[, action][, nargs][, const][, default][, type][, choices][, required][, help][, metavar][, dest])定义单个的命令行参数应当如何解析。

name or flags：一个命令或者一个选项字符串的列表，以’-'为前缀是选项，剩下的参数会被假定为位置参数。选项参数可以这样被创建parser.add_argument('-f', '--foo')；位置参数可以这么创建parser.add_argument('bar')
type：默认情况下，解析器会将命令行参数当作字符串读入。add_argument()的type关键字允许执行任何必要的类型检查和类型转换。如果type关键字使用了default关键字，则类型转换器仅会在默认值为字符串时被应用。普通内置类型和函数可被用作类型转换器。type关键字仅被应用于异常的简单转换。任何具有更复杂错误处理或资源管理的转换都应当在参数被解析后由下游代码来完成。
default：default值在选项未在命令行中出现时使用，即parser.parse_args([])方法[]中没有指定内容
required：argparse模块会认为-f和–bar是指明可选的参数，他们总是可以在命令行中被忽略。要让一个选项成为必需的，则可以将True作为required=关键字参数传给add_argument()。如果一个选项被标记为required，则当该选项未在命令行中出现时，parse_args()将会报告一个错误。
metavar：用来指定一个替代名称，默认情况ArgumentParser对象使用dest值作为每个对象的“name”。默认情况下，对于位置参数动作，dest值将被直接使用，而对于可选参数动作，dest值将被转为大写形式。一个位置参数dest='bar’的引用形式将为bar。一个带有单独命令行参数的可选参数–foo的引用形式将为FOO。metavar仅改变显示的名称，parse_args()对象的属性仍由dest值确定。可以提供元组给metavar，为每个参数指定不同的显示信息。

parse_args()方法

ArgumentParser.parse_args(args=None,namespace=None)将参数字符串转换为对象，并将其设为命名空间的属性。返回带有成员的命名空间。

Pytorch中Dataset与DataLoader的使用

1.介绍
Dataset对单个训练样本使用，做一些预处理，形成(x,y)数据对，以便后续DataLoader使用；DataLoader将数据组成minibatch形式，它会有多种操作可选，比如在一个周期后打乱数据、将数据固定保存在GPU中等等。

2.自定义构建Dataset来导入数据文件
一个自定义的Dataset类必须继承三个方法__init__,__len__,__getitem__
Pytorch中dataset.py中关于getitem的源码：

def __getitem__(self, index) -> T_co:raise NotImplementedError#根据参数index获取样本

自定义一个Dataset导入数据文件，其中数据文件是时间序列的表格数据，其每一行是一个样本，每一列是样本的一个特性，行与行之间有时间顺序关系。并最终转化为torch的tensor形式
举个栗子：读取自己的数据文件FileName.csv并形成训练集

import torch
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,TensorDataset
import pandas as pd
import numpy as npclass TimeSeriesDataset(Dataset):def __init__(self, filepath="FilePath.FileName.csv"):df = pd.read_csv(filepath, header=0,encoding='utf-8',names=['feat0', 'feat1', 'feat2', 'feat3', 'feat4', 'feat5', 'feat6', 'feat7', 'feat8', 'feat9'],dtype=np.float32,)print(f"the shape of dataframe is {df.shape}")seq = df.iloc[:, 6].valuesself.x = torch.from_numpy(seq)def __len__(self):return len(self.x)def __getitem__(self, index):return self.x[index]

main():

ts_dataset = TimeSeriesDataset()
ts_dataloader = DataLoader(ts_dataset, batch_size=5000, shuffle=False)
for idx, batch_x in enumerate(ts_dataloader):print(f"batch_id:{idx}, {batch_x.shape}")print(batch_x)