python打卡day48

随机函数与广播机制

知识点回顾：

1. 随机张量的生成：torch.randn函数
2. 卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）
3. pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制

ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致

一、随机张量生成

# 生成3x224x224的正态分布随机张量
random_tensor = torch.randn(3, 224, 224)  
# 生成5x5的0-1均匀分布随机张量
uniform_tensor = torch.rand(5, 5)        
import torch
import torch.nn as nn

# 生成输入张量 (批量大小, 通道数, 高度, 宽度)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32)  # 例如CIFAR-10图像
print(f"输入尺寸: {input_tensor.shape}")  # 输出: [1, 3, 32, 32]
# 1. 卷积层操作
conv1 = nn.Conv2d(
    in_channels=3,        # 输入通道数
    out_channels=16,      # 输出通道数（卷积核数量）
    kernel_size=3,        # 卷积核大小
    stride=1,             # 步长
    padding=1             # 填充
)
conv_output = conv1(input_tensor) # 由于 padding=1 且 stride=1，空间尺寸保持不变
print(f"卷积后尺寸: {conv_output.shape}")  # 输出: [1, 16, 32, 32]
# 2. 池化层操作 (减小空间尺寸)
pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 创建一个最大池化层
pool_output = pool(conv_output)
print(f"池化后尺寸: {pool_output.shape}")  # 输出: [1, 16, 16, 16]
# 3. 将多维张量展平为向量
flattened = pool_output.view(pool_output.size(0), -1)
print(f"展平后尺寸: {flattened.shape}")  # 输出: [1, 4096] (16*16*16=4096)

# 4. 线性层操作
fc1 = nn.Linear(
    in_features=4096,     # 输入特征数
    out_features=128      # 输出特征数
)
fc_output = fc1(flattened)
print(f"线性层后尺寸: {fc_output.shape}")  # 输出: [1, 128]
# 5. 再经过一个线性层（例如分类器）
fc2 = nn.Linear(128, 10)  # 假设是10分类问题
final_output = fc2(fc_output)
print(f"最终输出尺寸: {final_output.shape}")  # 输出: [1, 10]
print(final_output)
# 使用Softmax替代Sigmoid
softmax = nn.Softmax(dim=1)  # 在类别维度上进行Softmax
class_probs = softmax(final_output)
print(f"Softmax输出: {class_probs}")  # 总和为1的概率分布
print(f"Softmax输出总和: {class_probs.sum():.4f}")

二、广播机制

import torch

# 创建原始张量
a = torch.tensor([[10], [20], [30]])  # 形状: (3, 1)
b = torch.tensor([1, 2, 3])          # 形状: (3,)

result = a + b
# 广播过程
# 1. b补全维度: (3,) → (1, 3)
# 2. a扩展列: (3, 1) → (3, 3)
# 3. b扩展行: (1, 3) → (3, 3)
# 最终形状: (3, 3)


print("原始张量a:")
print(a)


print("\n原始张量b:")
print(b)


print("\n广播后a的值扩展:")
print(torch.tensor([[10, 10, 10],
                    [20, 20, 20],
                    [30, 30, 30]]))  # 实际内存中未复制，仅逻辑上扩展

print("\n广播后b的值扩展:")
print(torch.tensor([[1, 2, 3],
                    [1, 2, 3],
                    [1, 2, 3]]))  # 实际内存中未复制，仅逻辑上扩展

print("\n加法结果:")
print(result)





import torch

# A: 批量大小为2，每个是3×4的矩阵
A = torch.randn(2, 3, 4)  # 形状: (2, 3, 4)

# B: 单个4×5的矩阵
B = torch.randn(4, 5)     # 形状: (4, 5)

# 广播过程：
# 1. B补全维度: (4, 5) → (1, 4, 5)
# 2. B扩展第一维: (1, 4, 5) → (2, 4, 5)
# 矩阵乘法: (2, 3, 4) @ (2, 4, 5) → (2, 3, 5)
result = A @ B            # 结果形状: (2, 3, 5)

print("A形状:", A.shape)  # 输出: torch.Size([2, 3, 4])
print("B形状:", B.shape)  # 输出: torch.Size([4, 5])
print("结果形状:", result.shape)  # 输出: torch.Size([2, 3, 5])