QTensor 模块¶

VQNet量子机器学习所使用的数据结构QTensor的python接口介绍。QTensor支持常用的多维张量的操作，例如创建函数，数学函数，逻辑函数，矩阵变换等。

QTensor’s 函数与属性¶

init¶

QTensor.__init__(data, requires_grad=False, nodes=None, device=0)¶

具有动态计算图构造和自动微分的张量。

Parameters:

data – 输入数据，可以是 _core.Tensor 或numpy 数组。
requires_grad – 是否应该跟踪张量的梯度，默认为 False。
nodes – 计算图中的后继者列表，默认为无。
device – 当前保存 QTensor 的设备，默认 = 0。

Returns:

输出 QTensor。

Note

QTensor 内部数据以单精度浮点数保存，最多支持 7 个有效数字。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
from pyvqnet._core import Tensor as CoreTensor
t1 = QTensor(np.ones([2,3]))
t2 = QTensor(CoreTensor.ones([2,3]))
t3 =  QTensor([2,3,4,5])
t4 =  QTensor([[[2,3,4,5],[2,3,4,5]]])
print(t1)

# [
# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]
# ]

print(t2)

# [
# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]
# ]

print(t3)

#[2.0000000, 3.0000000, 4.0000000, 5.0000000]

print(t4)

# [
# [[2.0000000, 3.0000000, 4.0000000, 5.0000000],
#  [2.0000000, 3.0000000, 4.0000000, 5.0000000]]
# ]

ndim¶

QTensor.ndim¶

返回张量的维度的个数。

Returns:: 张量的维度的个数。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([2, 3, 4, 5], requires_grad=True)
print(a.ndim)

# 1

shape¶

QTensor.shape¶

返回张量的维度

Returns:: 一个列表存有张量的维度

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([2, 3, 4, 5], requires_grad=True)
print(a.shape)

# [4]

size¶

QTensor.size¶

返回张量的元素个数。

Returns:: 张量的元素个数。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([2, 3, 4, 5], requires_grad=True)
print(a.size)

# 4

numel¶

QTensor.numel()¶

返回张量的元素个数。

Returns:: 张量的元素个数。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([2, 3, 4, 5], requires_grad=True)
print(a.numel())

# 4

zero_grad¶

QTensor.zero_grad()¶

将张量的梯度设置为零。将在优化过程中被优化器使用。

Returns:: 无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t3 = QTensor([2, 3, 4, 5], requires_grad=True)
t3.zero_grad()
print(t3.grad)
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]

backward¶

QTensor.backward(grad=None)¶

利用反向传播算法，计算当前张量所在的计算图中的所有需计算梯度的张量的梯度。

Returns:: 无

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

target = QTensor([[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], requires_grad=True)
y = 2*target + 3
y.backward()
print(target.grad)
# [
# [2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000]
# ]

to_numpy¶

QTensor.to_numpy()¶

将张量的数据拷贝到一个numpy.ndarray里面。

Returns:: 一个新的 numpy.ndarray 包含 QTensor 数据

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t3 = QTensor([2, 3, 4, 5], requires_grad=True)
t4 = t3.to_numpy()
print(t4)

# [2. 3. 4. 5.]

item¶

QTensor.item()¶

从只包含单个元素的 QTensor 返回唯一的元素。

Returns:: 元素值

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = tensor.ones([1])
print(t.item())

# 1.0

argmax¶

QTensor.argmax(*kargs)¶

返回输入 QTensor 中所有元素的最大值的索引，或返回 QTensor 按某一维度的最大值的索引。

Parameters:

dim – 计算argmax的轴，只接受单个维度。如果 dim == None，则返回输入张量中所有元素的最大值的索引。有效的 dim 范围是 [-R, R)，其中 R 是输入的 ndim。当 dim < 0 时，它的工作方式与 dim + R 相同。
keepdims – 输出 QTensor 是否保留了最大值索引操作的轴，默认是False。

Returns:

输入 QTensor 中最大值的索引。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
a = QTensor([[1.3398, 0.2663, -0.2686, 0.2450],
            [-0.7401, -0.8805, -0.3402, -1.1936],
            [0.4907, -1.3948, -1.0691, -0.3132],
            [-1.6092, 0.5419, -0.2993, 0.3195]])
flag = a.argmax()
print(flag)

# [0.0000000]

flag_0 = a.argmax([0], True)
print(flag_0)

# [
# [0.0000000, 3.0000000, 0.0000000, 3.0000000]
# ]

flag_1 = a.argmax([1], True)
print(flag_1)

# [
# [0.0000000],
# [2.0000000],
# [0.0000000],
# [1.0000000]
# ]

argmin¶

QTensor.argmin(*kargs)¶

返回输入 QTensor 中所有元素的最小值的索引，或返回 QTensor 按某一维度的最小值的索引。

Parameters:

dim – 计算argmax的轴，只接受单个维度。如果 dim == None，则返回输入张量中所有元素的最小值的索引。有效的 dim 范围是 [-R, R)，其中 R 是输入的 ndim。当 dim < 0 时，它的工作方式与 dim + R 相同。
keepdims – 输出 QTensor 是否保留了最小值索引操作的轴，默认是False。

Returns:

输入 QTensor 中最小值的索引。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
a = QTensor([[1.3398, 0.2663, -0.2686, 0.2450],
            [-0.7401, -0.8805, -0.3402, -1.1936],
            [0.4907, -1.3948, -1.0691, -0.3132],
            [-1.6092, 0.5419, -0.2993, 0.3195]])
flag = a.argmin()
print(flag)

# [12.0000000]

flag_0 = a.argmin([0], True)
print(flag_0)

# [
# [3.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 1.0000000]
# ]

flag_1 = a.argmin([1], False)
print(flag_1)

# [2.0000000, 3.0000000, 1.0000000, 0.0000000]

fill_¶

QTensor.fill_(v)¶

为当前张量填充特定值，该函数改变原张量的内部数据。

Parameters:: v – 填充值。
Returns:: 无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
shape = [2, 3]
value = 42
t = tensor.zeros(shape)
t.fill_(value)
print(t)

# [
# [42.0000000, 42.0000000, 42.0000000],
# [42.0000000, 42.0000000, 42.0000000]
# ]

all¶

QTensor.all()¶

判断张量内数据是否全为全零。

Returns:: 返回True，如果全为非0;否则返回False。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
shape = [2, 3]
t = tensor.zeros(shape)
t.fill_(1.0)
flag = t.all()
print(flag)

# True

any¶

QTensor.any()¶

判断张量内数据是否有任意元素不为0。

Returns:: 返回True，如果有任意元素不为0;否则返回False。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
shape = [2, 3]
t = tensor.ones(shape)
t.fill_(1.0)
flag = t.any()
print(flag)

# True

fill_rand_binary_¶

QTensor.fill_rand_binary_(v=0.5)¶

用从二项分布中随机采样的值填充 QTensor 。

如果二项分布后随机生成的数据大于二值化阈值 v ，则设置 QTensor 对应位置的元素值为1，否则为0。

Parameters:: v – 二值化阈值，默认0.5。
Returns:: 无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
t.fill_rand_binary_(2)
print(t)

# [
# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]
# ]

fill_rand_signed_uniform_¶

QTensor.fill_rand_signed_uniform_(v=1)¶

用从有符号均匀分布中随机采样的值填充 QTensor 。用缩放因子 v 对生成的随机采样的值进行缩放。

Parameters:: v – 缩放因子，默认1。
Returns:: 无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
value = 42

t.fill_rand_signed_uniform_(value)
print(t)

# [
# [12.8852444, 4.4327269, 4.8489408],
# [-24.3309803, 26.8036957, 39.4903450]
# ]

fill_rand_uniform_¶

QTensor.fill_rand_uniform_(v=1)¶

用从均匀分布中随机采样的值填充 QTensor 。用缩放因子 v 对生成的随机采样的值进行缩放。

Parameters:: v – 缩放因子，默认1。
Returns:: 无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
value = 42
t.fill_rand_uniform_(value)
print(t)

# [
# [20.0404720, 14.4064417, 40.2955666],
# [5.5692234, 26.2520485, 35.3326073]
# ]

fill_rand_normal_¶

QTensor.fill_rand_normal_(m=0, s=1, fast_math=True)¶

生成均值为 m 和方差 s 产生正态分布元素，并填充到张量中。

Parameters:

m – 均值，默认0。
s – 方差，默认1。
fast_math – 是否使用快速方法产生高斯分布，默认True。

Returns:

无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
t.fill_rand_normal_(2, 10, True)
print(t)

# [
# [-10.4446531    4.9158096   2.9204607],
# [ -7.2682705   8.1267328    6.2758742 ],
# ]

QTensor.transpose¶

QTensor.transpose(new_dims=None)¶

反转张量的轴。如果 new_dims = None，则反转所有轴。

Parameters:: new_dims – 列表形式储存的新的轴顺序。
Returns:: 新的 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
R, C = 3, 4
a = np.arange(R * C).reshape([2, 2, 3]).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
rlt = t.transpose([2,0,1])
print(rlt)
# [
# [[0.0000000, 3.0000000],
#  [6.0000000, 9.0000000]],
# [[1.0000000, 4.0000000],
#  [7.0000000, 10.0000000]],
# [[2.0000000, 5.0000000],
#  [8.0000000, 11.0000000]]
# ]

transpose_¶

QTensor.transpose_(new_dims=None)¶

反转张量的轴。如果 new_dims = None，则反转所有轴。该接口改变当前张量自己的轴顺序。

Parameters:: new_dims – 列表形式储存的新的轴顺序。
Returns:: 无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
R, C = 3, 4
a = np.arange(R * C).reshape([2, 2, 3]).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
t.transpose_([2, 0, 1])
print(t)

# [
# [[0.0000000, 3.0000000],
#  [6.0000000, 9.0000000]],
# [[1.0000000, 4.0000000],
#  [7.0000000, 10.0000000]],
# [[2.0000000, 5.0000000],
#  [8.0000000, 11.0000000]]
# ]

QTensor.reshape¶

QTensor.reshape(new_shape)¶

改变 QTensor 的形状，返回一个新的张量。

Parameters:: new_shape – 新的形状。
Returns:: 新形状的 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
R, C = 3, 4
a = np.arange(R * C).reshape(R, C).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
reshape_t = t.reshape([C, R])
print(reshape_t)
# [
# [0.0000000, 1.0000000, 2.0000000],
# [3.0000000, 4.0000000, 5.0000000],
# [6.0000000, 7.0000000, 8.0000000],
# [9.0000000, 10.0000000, 11.0000000]
# ]

reshape_¶

QTensor.reshape_(new_shape)¶

改变当前 QTensor 的形状。

Parameters:: new_shape – 新的形状。
Returns:: 无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
R, C = 3, 4
a = np.arange(R * C).reshape(R, C).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
t.reshape_([C, R])
print(t)

# [
# [0.0000000, 1.0000000, 2.0000000],
# [3.0000000, 4.0000000, 5.0000000],
# [6.0000000, 7.0000000, 8.0000000],
# [9.0000000, 10.0000000, 11.0000000]
# ]

getdata¶

QTensor.getdata()¶

返回一个numpy.ndarray 储存当前 QTensor 的数据。

Returns:: 包含当前 QTensor 数据的numpy.ndarray。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = tensor.ones([3, 4])
a = t.getdata()
print(a)

# [[1. 1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1. 1.]]

getitem¶

QTensor.__getitem__()¶

支持对 QTensor 使用切片索引，下标，或使用 QTensor 作为高级索引访问输入。该操作返回一个新的 QTensor 。

通过冒号 : 分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作，其中 start、stop、step 均可缺省。

针对1-D QTensor ，则仅有单个轴上的索引或切片。

针对2-D及以上的 QTensor ，则会有多个轴上的索引或切片。

使用 QTensor 作为索引，则进行高级索引，请参考numpy中高级索引部分。

若作为索引的 QTensor 为逻辑运算的结果，则进行布尔数组索引。

Note

a[3][4][1] 形式的索引暂不支持, 使用 a[3,4,1] 形式代替。 Ellipsis … 暂不支持。

Parameters:: item – 以 pyslice , 整数, QTensor 构成切片索引。
Returns:: 新的 QTensor。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor, QTensor
aaa = tensor.arange(1, 61)
aaa.reshape_([4, 5, 3])
print(aaa[0:2, 3, :2])
# [
# [10.0000000, 11.0000000],
#  [25.0000000, 26.0000000]
# ]
print(aaa[3, 4, 1])
#[59.0000000]
print(aaa[:, 2, :])
# [
# [7.0000000, 8.0000000, 9.0000000],
#  [22.0000000, 23.0000000, 24.0000000],
#  [37.0000000, 38.0000000, 39.0000000],
#  [52.0000000, 53.0000000, 54.0000000]
# ]
print(aaa[2])
# [
# [31.0000000, 32.0000000, 33.0000000],
#  [34.0000000, 35.0000000, 36.0000000],
#  [37.0000000, 38.0000000, 39.0000000],
#  [40.0000000, 41.0000000, 42.0000000],
#  [43.0000000, 44.0000000, 45.0000000]
# ]
print(aaa[0:2, ::3, 2:])
# [
# [[3.0000000],
#  [12.0000000]],
# [[18.0000000],
#  [27.0000000]]
# ]
a = tensor.ones([2, 2])
b = QTensor([[1, 1], [0, 1]])
b = b > 0
c = a[b]
print(c)
#[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]
tt = tensor.arange(1, 56 * 2 * 4 * 4 + 1).reshape([2, 8, 4, 7, 4])
tt.requires_grad = True
index_sample1 = tensor.arange(0, 3).reshape([3, 1])
index_sample2 = QTensor([0, 1, 0, 2, 3, 2, 2, 3, 3]).reshape([3, 3])
gg = tt[:, index_sample1, 3:, index_sample2, 2:]
print(gg)
# [
# [[[[87.0000000, 88.0000000]],
# [[983.0000000, 984.0000000]]],
# [[[91.0000000, 92.0000000]],
# [[987.0000000, 988.0000000]]],
# [[[87.0000000, 88.0000000]],
# [[983.0000000, 984.0000000]]]],
# [[[[207.0000000, 208.0000000]],
# [[1103.0000000, 1104.0000000]]],
# [[[211.0000000, 212.0000000]],
# [[1107.0000000, 1108.0000000]]],
# [[[207.0000000, 208.0000000]],
# [[1103.0000000, 1104.0000000]]]],
# [[[[319.0000000, 320.0000000]],
# [[1215.0000000, 1216.0000000]]],
# [[[323.0000000, 324.0000000]],
# [[1219.0000000, 1220.0000000]]],
# [[[323.0000000, 324.0000000]],
# [[1219.0000000, 1220.0000000]]]]
# ]

setitem¶

QTensor.__setitem__()¶

支持对 QTensor 使用切片索引，下标，或使用 QTensor 作为高级索引修改输入。该操作对输入原地进行修改。

通过冒号 : 分隔切片参数 start:stop:step 来进行切片操作，其中 start、stop、step 均可缺省。

针对1-D QTensor，则仅有单个轴上的索引或切片。

针对2-D及以上的 QTensor ，则会有多个轴上的索引或切片。

使用 QTensor 作为索引，则进行高级索引，请参考numpy中高级索引部分。

若作为索引的 QTensor 为逻辑运算的结果，则进行布尔数组索引。

Note

a[3][4][1] 形式的索引暂不支持, 使用 a[3,4,1] 形式代替。 Ellipsis … 暂不支持。

Parameters:: item – 以 pyslice , 整数, QTensor 构成切片索引。
Returns:: 无。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
aaa = tensor.arange(1, 61)
aaa.reshape_([4, 5, 3])
vqnet_a2 = aaa[3, 4, 1]
aaa[3, 4, 1] = tensor.arange(10001,
                                10001 + vqnet_a2.size).reshape(vqnet_a2.shape)
print(aaa)
# [
# [[1.0000000, 2.0000000, 3.0000000],
#  [4.0000000, 5.0000000, 6.0000000],
#  [7.0000000, 8.0000000, 9.0000000],
#  [10.0000000, 11.0000000, 12.0000000],
#  [13.0000000, 14.0000000, 15.0000000]],
# [[16.0000000, 17.0000000, 18.0000000],
#  [19.0000000, 20.0000000, 21.0000000],
#  [22.0000000, 23.0000000, 24.0000000],
#  [25.0000000, 26.0000000, 27.0000000],
#  [28.0000000, 29.0000000, 30.0000000]],
# [[31.0000000, 32.0000000, 33.0000000],
#  [34.0000000, 35.0000000, 36.0000000],
#  [37.0000000, 38.0000000, 39.0000000],
#  [40.0000000, 41.0000000, 42.0000000],
#  [43.0000000, 44.0000000, 45.0000000]],
# [[46.0000000, 47.0000000, 48.0000000],
#  [49.0000000, 50.0000000, 51.0000000],
#  [52.0000000, 53.0000000, 54.0000000],
#  [55.0000000, 56.0000000, 57.0000000],
#  [58.0000000, 10001.0000000, 60.0000000]]
# ]
aaa = tensor.arange(1, 61)
aaa.reshape_([4, 5, 3])
vqnet_a3 = aaa[:, 2, :]
aaa[:, 2, :] = tensor.arange(10001,
                                10001 + vqnet_a3.size).reshape(vqnet_a3.shape)
print(aaa)
# [
# [[1.0000000, 2.0000000, 3.0000000],
#  [4.0000000, 5.0000000, 6.0000000],
#  [10001.0000000, 10002.0000000, 10003.0000000],
#  [10.0000000, 11.0000000, 12.0000000],
#  [13.0000000, 14.0000000, 15.0000000]],
# [[16.0000000, 17.0000000, 18.0000000],
#  [19.0000000, 20.0000000, 21.0000000],
#  [10004.0000000, 10005.0000000, 10006.0000000],
#  [25.0000000, 26.0000000, 27.0000000],
#  [28.0000000, 29.0000000, 30.0000000]],
# [[31.0000000, 32.0000000, 33.0000000],
#  [34.0000000, 35.0000000, 36.0000000],
#  [10007.0000000, 10008.0000000, 10009.0000000],
#  [40.0000000, 41.0000000, 42.0000000],
#  [43.0000000, 44.0000000, 45.0000000]],
# [[46.0000000, 47.0000000, 48.0000000],
#  [49.0000000, 50.0000000, 51.0000000],
#  [10010.0000000, 10011.0000000, 10012.0000000],
#  [55.0000000, 56.0000000, 57.0000000],
#  [58.0000000, 59.0000000, 60.0000000]]
# ]
aaa = tensor.arange(1, 61)
aaa.reshape_([4, 5, 3])
vqnet_a4 = aaa[2, :]
aaa[2, :] = tensor.arange(10001,
                            10001 + vqnet_a4.size).reshape(vqnet_a4.shape)
print(aaa)
# [
# [[1.0000000, 2.0000000, 3.0000000],
#  [4.0000000, 5.0000000, 6.0000000],
#  [7.0000000, 8.0000000, 9.0000000],
#  [10.0000000, 11.0000000, 12.0000000],
#  [13.0000000, 14.0000000, 15.0000000]],
# [[16.0000000, 17.0000000, 18.0000000],
#  [19.0000000, 20.0000000, 21.0000000],
#  [22.0000000, 23.0000000, 24.0000000],
#  [25.0000000, 26.0000000, 27.0000000],
#  [28.0000000, 29.0000000, 30.0000000]],
# [[10001.0000000, 10002.0000000, 10003.0000000],
#  [10004.0000000, 10005.0000000, 10006.0000000],
#  [10007.0000000, 10008.0000000, 10009.0000000],
#  [10010.0000000, 10011.0000000, 10012.0000000],
#  [10013.0000000, 10014.0000000, 10015.0000000]],
# [[46.0000000, 47.0000000, 48.0000000],
#  [49.0000000, 50.0000000, 51.0000000],
#  [52.0000000, 53.0000000, 54.0000000],
#  [55.0000000, 56.0000000, 57.0000000],
#  [58.0000000, 59.0000000, 60.0000000]]
# ]
aaa = tensor.arange(1, 61)
aaa.reshape_([4, 5, 3])
vqnet_a5 = aaa[0:2, ::2, 1:2]
aaa[0:2, ::2,
    1:2] = tensor.arange(10001,
                            10001 + vqnet_a5.size).reshape(vqnet_a5.shape)
print(aaa)
# [
# [[1.0000000, 10001.0000000, 3.0000000],
#  [4.0000000, 5.0000000, 6.0000000],
#  [7.0000000, 10002.0000000, 9.0000000],
#  [10.0000000, 11.0000000, 12.0000000],
#  [13.0000000, 10003.0000000, 15.0000000]],
# [[16.0000000, 10004.0000000, 18.0000000],
#  [19.0000000, 20.0000000, 21.0000000],
#  [22.0000000, 10005.0000000, 24.0000000],
#  [25.0000000, 26.0000000, 27.0000000],
#  [28.0000000, 10006.0000000, 30.0000000]],
# [[31.0000000, 32.0000000, 33.0000000],
#  [34.0000000, 35.0000000, 36.0000000],
#  [37.0000000, 38.0000000, 39.0000000],
#  [40.0000000, 41.0000000, 42.0000000],
#  [43.0000000, 44.0000000, 45.0000000]],
# [[46.0000000, 47.0000000, 48.0000000],
#  [49.0000000, 50.0000000, 51.0000000],
#  [52.0000000, 53.0000000, 54.0000000],
#  [55.0000000, 56.0000000, 57.0000000],
#  [58.0000000, 59.0000000, 60.0000000]]
# ]
a = tensor.ones([2, 2])
b = tensor.QTensor([[1, 1], [0, 1]])
b = b > 0
x = tensor.QTensor([1001, 2001, 3001])

a[b] = x
print(a)
# [
# [1001.0000000, 2001.0000000],
#  [1.0000000, 3001.0000000]
# ]

创建函数¶

ones¶

pyvqnet.tensor.ones(shape, device=0)¶

创建元素全一的 QTensor 。

Parameters:

shape – 数据的形状。
device – 储存在哪个设备上，默认0，在CPU上。

Returns:

返回新的 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
x = tensor.ones([2, 3])
print(x)

# [
# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]
# ]

ones_like¶

pyvqnet.tensor.ones_like(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

创建元素全一的 QTensor ,形状和输入的 QTensor 一样。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 新的全一 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.ones_like(t)
print(x)

# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]

full¶

pyvqnet.tensor.full(shape, value, device: int = 0)¶

创建一个指定形状的 QTensor 并用特定值填充它。

Parameters:

shape – 要创建的张量形状。
value – 填充的值。
device – 储存在哪个设备上，默认0，在CPU上。

Returns:

输出新 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
shape = [2, 3]
value = 42
t = tensor.full(shape, value)
print(t)
# [
# [42.0000000, 42.0000000, 42.0000000],
# [42.0000000, 42.0000000, 42.0000000]
# ]

full_like¶

pyvqnet.tensor.full_like(t, value)¶

创建一个形状和输入一样的 QTensor,所有元素填充 value 。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
value – 填充 QTensor 的值。

Returns:

输出 QTensor。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
a = tensor.randu([3,5])
value = 42
t = tensor.full_like(a, value)
print(t)
# [
# [42.0000000, 42.0000000, 42.0000000, 42.0000000, 42.0000000],
# [42.0000000, 42.0000000, 42.0000000, 42.0000000, 42.0000000],
# [42.0000000, 42.0000000, 42.0000000, 42.0000000, 42.0000000]
# ]

zeros¶

pyvqnet.tensor.zeros(shape, device=0)¶

创建输入形状大小的全零 QTensor 。

Parameters:

shape – 输入形状。
device – 储存在哪个设备上，默认0，在CPU上。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = tensor.zeros([2, 3, 4])
print(t)
# [
# [[0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]],
# [[0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]]
# ]

zeros_like¶

pyvqnet.tensor.zeros_like(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

创建一个形状和输入一样的 QTensor,所有元素为0 。

Parameters:: t – 输入参考 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.zeros_like(t)
print(x)

# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]

arange¶

pyvqnet.tensor.arange(start, end, step=1, device: int = 0, requires_grad=False)¶

创建一个在给定间隔内具有均匀间隔值的一维 QTensor 。

Parameters:

start – 间隔开始。
end – 间隔结束。
step – 值之间的间距，默认为1。
device – 要使用的设备，默认 = 0 ，使用 CPU 设备。
requires_grad – 是否计算梯度，默认为False。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = tensor.arange(2, 30, 4)
print(t)

# [ 2.0000000,  6.0000000, 10.0000000, 14.0000000, 18.0000000, 22.0000000, 26.0000000]

linspace¶

pyvqnet.tensor.linspace(start, end, num, device: int = 0, requires_grad=False)¶

创建一维 QTensor ，其中的元素为区间 start 和 end 上均匀间隔的共 num 个值。

Parameters:

start – 间隔开始。
end – 间隔结束。
num – 间隔的个数。
device – 要使用的设备，默认 = 0 ，使用 CPU 设备。
requires_grad – 是否计算梯度，默认为False。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
start, stop, num = -2.5, 10, 10
t = tensor.linspace(start, stop, num)
print(t)
#[-2.5000000, -1.1111112, 0.2777777, 1.6666665, 3.0555553, 4.4444442, 5.8333330, 7.2222219, 8.6111107, 10.0000000]

logspace¶

pyvqnet.tensor.logspace(start, end, num, base, device: int = 0, requires_grad)¶

在对数刻度上创建具有均匀间隔值的一维 QTensor。

Parameters:

start – base ** start 是起始值
end – base ** end 是序列的最终值
num – 要生成的样本数
base – 对数刻度的基数
device – 要使用的设备，默认 = 0 ，使用 CPU 设备。
requires_grad – 是否计算梯度，默认为False。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
start, stop, steps, base = 0.1, 1.0, 5, 10.0
t = tensor.logspace(start, stop, steps, base)
print(t)

# [1.2589254, 2.1134889, 3.5481336, 5.9566211, 10.0000000]

eye¶

pyvqnet.tensor.eye(size, offset: int = 0, device: int = 0)¶

创建一个 size x size 的 QTensor，对角线上为 1，其他地方为 0。

Parameters:

size – 要创建的（正方形）QTensor 的大小。
offset – 对角线的索引：0（默认）表示主对角线，正值表示上对角线，负值表示下对角线。
device – 要使用的设备，默认 = 0 ，使用 CPU 设备。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
size = 3
t = tensor.eye(size)
print(t)

# [
# [1.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 1.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 1.0000000]
# ]

diag¶

pyvqnet.tensor.diag(t, k: int = 0)¶

构造对角矩阵。

输入一个 2-D QTensor，则返回一个与此相同的新张量，除了选定对角线中的元素以外的元素设置为零。

Parameters:

t – 输入 QTensor。
k – 偏移量（主对角线为 0，正数为向上偏移，负数为向下偏移），默认为0。

Returns:

输出 QTensor。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4, 4).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
for k in range(-3, 4):
    u = tensor.diag(t,k=k)
    print(u)

# [
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [12.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]
# ]

# [
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [8.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 13.0000000, 0.0000000, 0.0000000]
# ]

# [
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [4.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 9.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 14.0000000, 0.0000000]
# ]

# [
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 5.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 10.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 15.0000000]
# ]

# [
# [0.0000000, 1.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 6.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 11.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]
# ]

# [
# [0.0000000, 0.0000000, 2.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 7.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]
# ]

# [
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 3.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]
# ]

randu¶

pyvqnet.tensor.randu(shape, device: int = 0)¶

创建一个具有均匀分布随机值的 QTensor 。

Parameters:

shape – 要创建的 QTensor 的形状。
device – 要使用的设备，默认 = 0 ，使用 CPU 设备。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
shape = [2, 3]
t = tensor.randu(shape)
print(t)

# [
# [0.0885886, 0.9570093, 0.8304565],
# [0.6055251, 0.8721224, 0.1927866]
# ]

randn¶

pyvqnet.tensor.randn(shape, device: int = 0)¶

创建一个具有正态分布随机值的 QTensor 。

Parameters:

shape – 要创建的 QTensor 的形状。
device – 要使用的设备，默认 = 0 ，使用 CPU 设备。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
shape = [2, 3]
t = tensor.randn(shape)
print(t)

# [
# [-0.9529880, -0.4947567, -0.6399882],
# [-0.6987777, -0.0089036, -0.5084590]
# ]

multinomial¶

pyvqnet.tensor.multinomial(t, num_samples)¶

返回一个张量，其中每行包含 num_samples 个索引采样，来自位于张量输入的相应行中的多项式概率分布。

Parameters:

t – 输入概率分布。
num_samples – 采样样本。

Returns:

输出采样索引

Examples:

from pyvqnet import tensor
weights = tensor.QTensor([0,10, 3, 1])
idx = tensor.multinomial(weights,3)
print(idx)

from pyvqnet import tensor
weights = tensor.QTensor([0,10, 3, 0])
idx = tensor.multinomial(weights,3)
print(idx)
#[2.0000000, 1.0000000, 3.0000000]
#[1.0000000, 2.0000000, 0.0000000]

triu¶

pyvqnet.tensor.triu(t, diagonal=0)¶

返回输入 t 的上三角矩阵，其余部分被设为0。

Parameters:

t – 输入 QTensor。
diagonal – 偏移量（主对角线为 0，正数为向上偏移，负数为向下偏移），默认=0。

Returns:

输出 QTensor。

Examples:

from pyvqnet.tensor import tensor
a = tensor.arange(1.0, 2 * 6 * 5 + 1.0).reshape([2, 6, 5])
u = tensor.triu(a, 1)
print(u)
# [
# [[0.0000000, 2.0000000, 3.0000000, 4.0000000, 5.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 8.0000000, 9.0000000, 10.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 14.0000000, 15.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 20.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]],
# [[0.0000000, 32.0000000, 33.0000000, 34.0000000, 35.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 38.0000000, 39.0000000, 40.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 44.0000000, 45.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 50.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]]
# ]

tril¶

pyvqnet.tensor.tril(t, diagonal=0)¶

返回输入 t 的下三角矩阵，其余部分被设为0。

Parameters:

t – 输入 QTensor。
diagonal – 偏移量（主对角线为 0，正数为向上偏移，负数为向下偏移），默认=0。

Returns:

输出 QTensor。

Examples:

from pyvqnet.tensor import tensor
a = tensor.arange(1.0, 2 * 6 * 5 + 1.0).reshape([12, 5])
u = tensor.tril(a, 1)
print(u)
# [
# [1.0000000, 2.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [6.0000000, 7.0000000, 8.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [11.0000000, 12.0000000, 13.0000000, 14.0000000, 0.0000000],
#  [16.0000000, 17.0000000, 18.0000000, 19.0000000, 20.0000000],
#  [21.0000000, 22.0000000, 23.0000000, 24.0000000, 25.0000000],
#  [26.0000000, 27.0000000, 28.0000000, 29.0000000, 30.0000000],
#  [31.0000000, 32.0000000, 33.0000000, 34.0000000, 35.0000000],
#  [36.0000000, 37.0000000, 38.0000000, 39.0000000, 40.0000000],
#  [41.0000000, 42.0000000, 43.0000000, 44.0000000, 45.0000000],
#  [46.0000000, 47.0000000, 48.0000000, 49.0000000, 50.0000000],
#  [51.0000000, 52.0000000, 53.0000000, 54.0000000, 55.0000000],
#  [56.0000000, 57.0000000, 58.0000000, 59.0000000, 60.0000000]
# ]

数学函数¶

floor¶

pyvqnet.tensor.floor(t)¶

返回一个新的 QTensor，其中元素为输入 QTensor 的向下取整。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = tensor.arange(-2.0, 2.0, 0.25)
u = tensor.floor(t)
print(u)

# [-2.0000000, -2.0000000, -2.0000000, -2.0000000, -1.0000000, -1.0000000, -1.0000000, -1.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]

ceil¶

pyvqnet.tensor.ceil(t)¶

返回一个新的 QTensor，其中元素为输入 QTensor 的向上取整。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = tensor.arange(-2.0, 2.0, 0.25)
u = tensor.ceil(t)
print(u)

# [-2.0000000, -1.0000000, -1.0000000, -1.0000000, -1.0000000, -0.0000000, -0.0000000, -0.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000]

round¶

pyvqnet.tensor.round(t)¶

返回一个新的 QTensor，其中元素为输入 QTensor 的四舍五入到最接近的整数.

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = tensor.arange(-2.0, 2.0, 0.4)
u = tensor.round(t)
print(u)

# [-2.0000000, -2.0000000, -1.0000000, -1.0000000, -0.0000000, -0.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 2.0000000]

sort¶

pyvqnet.tensor.sort(t, axis: int, descending=False, stable=True)¶

按指定轴对输入 QTensor 进行排序。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 排序使用的轴。
descending – 如果是True，进行降序排序，否则使用升序排序。默认为升序。
stable – 是否使用稳定排序，默认为稳定排序。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.random.randint(10, size=24).reshape(3,8).astype(np.float32)
A = QTensor(a)
AA = tensor.sort(A,1,False)
print(AA)

# [
# [0.0000000, 1.0000000, 2.0000000, 4.0000000, 6.0000000, 7.0000000, 8.0000000, 8.0000000],
# [2.0000000, 5.0000000, 5.0000000, 8.0000000, 9.0000000, 9.0000000, 9.0000000, 9.0000000],
# [1.0000000, 2.0000000, 5.0000000, 5.0000000, 5.0000000, 6.0000000, 7.0000000, 7.0000000]
# ]

argsort¶

pyvqnet.tensor.argsort(t, axis: int, descending=False, stable=True)¶

对输入变量沿给定轴进行排序，输出排序好的数据的相应索引。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 排序使用的轴。
descending – 如果是True，进行降序排序，否则使用升序排序。默认为升序。
stable – 是否使用稳定排序，默认为稳定排序。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.random.randint(10, size=24).reshape(3,8).astype(np.float32)
A = QTensor(a)
bb = tensor.argsort(A,1,False)
print(bb)

# [
# [4.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 7.0000000, 5.0000000, 3.0000000, 2.0000000, 6.0000000],
#  [3.0000000, 0.0000000, 7.0000000, 6.0000000, 2.0000000, 1.0000000, 4.0000000, 5.0000000],
#  [4.0000000, 7.0000000, 5.0000000, 0.0000000, 2.0000000, 1.0000000, 3.0000000, 6.0000000]
# ]

topK¶

pyvqnet.tensor.topK(t, k, axis=-1, if_descent=True)¶

返回给定输入张量沿给定维度的 k 个最大元素。

如果 if_descent 为 False，则返回 k 个最小元素。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
k – 取排序后的 k 的个数。
axis – 要排序的维度。默认 = -1，最后一个轴。
if_descent – 排序使用升序还是降序，默认降序。

Returns:

新的 QTensor 。

Examples:

from pyvqnet.tensor import tensor, QTensor
x = QTensor([
    24., 13., 15., 4., 3., 8., 11., 3., 6., 15., 24., 13., 15., 3., 3., 8., 7.,
    3., 6., 11.
])
x.reshape_([2, 5, 1, 2])
x.requires_grad = True
y = tensor.topK(x, 3, 1)
print(y)
# [
# [[[24.0000000, 15.0000000]],
# [[15.0000000, 13.0000000]],
# [[11.0000000, 8.0000000]]],
# [[[24.0000000, 13.0000000]],
# [[15.0000000, 11.0000000]],
# [[7.0000000, 8.0000000]]]
# ]

argtopK¶

pyvqnet.tensor.argtopK(t, k, axis=-1, if_descent=True)¶

返回给定输入张量沿给定维度的 k 个最大元素的索引。

如果 if_descent 为 False，则返回 k 个最小元素的索引。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
k – 取排序后的 k 的个数。
axis – 要排序的维度。默认 = -1，最后一个轴。
if_descent – 排序使用升序还是降序，默认降序。

Returns:

新的 QTensor 。

Examples:

from pyvqnet.tensor import tensor, QTensor
x = QTensor([
    24., 13., 15., 4., 3., 8., 11., 3., 6., 15., 24., 13., 15., 3., 3., 8., 7.,
    3., 6., 11.
])
x.reshape_([2, 5, 1, 2])
x.requires_grad = True
y = tensor.argtopK(x, 3, 1)
print(y)
# [
# [[[0.0000000, 4.0000000]],
# [[1.0000000, 0.0000000]],
# [[3.0000000, 2.0000000]]],
# [[[0.0000000, 0.0000000]],
# [[1.0000000, 4.0000000]],
# [[3.0000000, 2.0000000]]]
# ]

add¶

pyvqnet.tensor.add(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

两个 QTensor 按元素相加。

Parameters:

t1 – 第一个 QTensor 。
t2 – 第二个 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t1 = QTensor([1, 2, 3])
t2 = QTensor([4, 5, 6])
x = tensor.add(t1, t2)
print(x)

# [5.0000000, 7.0000000, 9.0000000]

sub¶

pyvqnet.tensor.sub(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

两个 QTensor 按元素相减。

Parameters:

t1 – 第一个 QTensor 。
t2 – 第二个 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t1 = QTensor([1, 2, 3])
t2 = QTensor([4, 5, 6])
x = tensor.sub(t1, t2)
print(x)

# [-3.0000000, -3.0000000, -3.0000000]

mul¶

pyvqnet.tensor.mul(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

两个 QTensor 按元素相乘。

Parameters:

t1 – 第一个 QTensor 。
t2 – 第二个 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t1 = QTensor([1, 2, 3])
t2 = QTensor([4, 5, 6])
x = tensor.mul(t1, t2)
print(x)

# [4.0000000, 10.0000000, 18.0000000]

divide¶

pyvqnet.tensor.divide(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

两个 QTensor 按元素相除。

Parameters:

t1 – 第一个 QTensor 。
t2 – 第二个 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t1 = QTensor([1, 2, 3])
t2 = QTensor([4, 5, 6])
x = tensor.divide(t1, t2)
print(x)

# [0.2500000, 0.4000000, 0.5000000]

sums¶

pyvqnet.tensor.sums(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis: Optional[int] = None, keepdims=False)¶

对输入的 QTensor 按 axis 设定的轴计算元素和，如果 axis 是None，则返回所有元素和。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求和的轴，默认为None。
keepdims – 输出张量是否保留了减小的维度。默认为False。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor(([1, 2, 3], [4, 5, 6]))
x = tensor.sums(t)
print(x)

# [21.0000000]

cumsum¶

pyvqnet.tensor.cumsum(t, axis=-1)¶

返回维度轴中输入元素的累积总和。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 计算的轴，默认 -1，使用最后一个轴。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor, QTensor
t = QTensor(([1, 2, 3], [4, 5, 6]))
x = tensor.cumsum(t,-1)
print(x)
# [
# [1.0000000, 3.0000000, 6.0000000],
# [4.0000000, 9.0000000, 15.0000000]
# ]

mean¶

pyvqnet.tensor.mean(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis=None, keepdims=False)¶

对输入的 QTensor 按 axis 设定的轴计算元素的平均，如果 axis 是None，则返回所有元素平均。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求平均的轴，默认为None。
keepdims – 输出张量是否保留了减小的维度。默认为False。

Returns:

输出 QTensor 或均值。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x = tensor.mean(t, axis=1)
print(x)

# [2.0000000, 5.0000000]

median¶

pyvqnet.tensor.median(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis=None, keepdims=False)¶

对输入的 QTensor 按 axis 设定的轴计算元素的平均，如果 axis 是None，则返回所有元素平均。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求平均的轴，默认为None。
keepdims – 输出张量是否保留了减小的维度。默认为False。

Returns:

输出 QTensor 或中值。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[1.5219, -1.5212,  0.2202]])
median_a = tensor.median(a)
print(median_a)

# [0.2202000]

b = QTensor([[0.2505, -0.3982, -0.9948,  0.3518, -1.3131],
            [0.3180, -0.6993,  1.0436,  0.0438,  0.2270],
            [-0.2751,  0.7303,  0.2192,  0.3321,  0.2488],
            [1.0778, -1.9510,  0.7048,  0.4742, -0.7125]])
median_b = tensor.median(b,[1], False)
print(median_b)

# [-0.3982000, 0.2269999, 0.2487999, 0.4742000]

std¶

pyvqnet.tensor.std(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis=None, keepdims=False, unbiased=True)¶

对输入的 QTensor 按 axis 设定的轴计算元素的标准差，如果 axis 是None，则返回所有元素标准差。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求标准差的轴，默认为None。
keepdims – 输出张量是否保留了减小的维度。默认为False。
unbiased – 是否使用贝塞尔修正,默认使用。

Returns:

输出 QTensor 或标准差。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[-0.8166, -1.3802, -0.3560]])
std_a = tensor.std(a)
print(std_a)

# [0.5129624]

b = QTensor([[0.2505, -0.3982, -0.9948,  0.3518, -1.3131],
            [0.3180, -0.6993,  1.0436,  0.0438,  0.2270],
            [-0.2751,  0.7303,  0.2192,  0.3321,  0.2488],
            [1.0778, -1.9510,  0.7048,  0.4742, -0.7125]])
std_b = tensor.std(b, 1, False, False)
print(std_b)

# [0.6593542, 0.5583112, 0.3206565, 1.1103367]

var¶

pyvqnet.tensor.var(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis=None, keepdims=False, unbiased=True)¶

对输入的 QTensor 按 axis 设定的轴计算元素的方差，如果 axis 是None，则返回所有元素方差。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求方差的轴，默认为None。
keepdims – 输出张量是否保留了减小的维度。默认为False。
unbiased – 是否使用贝塞尔修正,默认使用。

Returns:

输出 QTensor 或方差。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[-0.8166, -1.3802, -0.3560]])
a_var = tensor.var(a)
print(a_var)

# [0.2631305]

matmul¶

pyvqnet.tensor.matmul(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

二维矩阵点乘或3、4维张量进行批矩阵乘法.

Parameters:

t1 – 第一个 QTensor 。
t2 – 第二个 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
t1 = tensor.ones([2,3])
t1.requires_grad = True
t2 = tensor.ones([3,4])
t2.requires_grad = True
t3  = tensor.matmul(t1,t2)
t3.backward(tensor.ones_like(t3))
print(t1.grad)

# [
# [4.0000000, 4.0000000, 4.0000000],
#  [4.0000000, 4.0000000, 4.0000000]
# ]

print(t2.grad)

# [
# [2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000],
#  [2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000],
#  [2.0000000, 2.0000000, 2.0000000, 2.0000000]
# ]

reciprocal¶

pyvqnet.tensor.reciprocal(t)¶

计算输入 QTensor 的倒数。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = tensor.arange(1, 10, 1)
u = tensor.reciprocal(t)
print(u)

#[1.0000000, 0.5000000, 0.3333333, 0.2500000, 0.2000000, 0.1666667, 0.1428571, 0.1250000, 0.1111111]

sign¶

pyvqnet.tensor.sign(t)¶

对输入 t 中每个元素进行正负判断，并且输出正负判断值：1代表正，-1代表负，0代表零。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = tensor.arange(-5, 5, 1)
u = tensor.sign(t)
print(u)

# [-1.0000000, -1.0000000, -1.0000000, -1.0000000, -1.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]

neg¶

pyvqnet.tensor.neg(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的相反数并返回。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.neg(t)
print(x)

# [-1.0000000, -2.0000000, -3.0000000]

trace¶

pyvqnet.tensor.trace(t, k: int = 0)¶

返回二维矩阵的迹。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
k – 偏移量（主对角线为 0，正数为向上偏移，负数为向下偏移），默认为0。

Returns:

输入二维矩阵的对角线元素之和。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = tensor.randn([4,4])
for k in range(-3, 4):
    u=tensor.trace(t,k=k)
    print(u)

# 0.07717618346214294
# -1.9287869930267334
# 0.6111435890197754
# 2.8094992637634277
# 0.6388946771621704
# -1.3400784730911255
# 0.26980453729629517

exp¶

pyvqnet.tensor.exp(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的自然数e为底指数。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.exp(t)
print(x)

# [2.7182817, 7.3890562, 20.0855369]

acos¶

pyvqnet.tensor.acos(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的反余弦。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.arange(36).reshape(2,6,3).astype(np.float32)
a =a/100
A = QTensor(a,requires_grad = True)
y = tensor.acos(A)
print(y)

# [
# [[1.5707964, 1.5607961, 1.5507950],
#  [1.5407919, 1.5307857, 1.5207754],
#  [1.5107603, 1.5007390, 1.4907107],
#  [1.4806744, 1.4706289, 1.4605733],
#  [1.4505064, 1.4404273, 1.4303349],
#  [1.4202280, 1.4101057, 1.3999666]],
# [[1.3898098, 1.3796341, 1.3694384],
#  [1.3592213, 1.3489819, 1.3387187],
#  [1.3284305, 1.3181161, 1.3077742],
#  [1.2974033, 1.2870022, 1.2765695],
#  [1.2661036, 1.2556033, 1.2450669],
#  [1.2344928, 1.2238795, 1.2132252]]
# ]

asin¶

pyvqnet.tensor.asin(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的反正弦。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = tensor.arange(-1, 1, .5)
u = tensor.asin(t)
print(u)

#[-1.5707964, -0.5235988, 0.0000000, 0.5235988]

atan¶

pyvqnet.tensor.atan(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的反正切。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = tensor.arange(-1, 1, .5)
u = tensor.atan(t)
print(u)

# [-0.7853981, -0.4636476, 0.0000000, 0.4636476]

sin¶

pyvqnet.tensor.sin(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的正弦。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.sin(t)
print(x)

# [0.8414709, 0.9092974, 0.1411200]

cos¶

pyvqnet.tensor.cos(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的余弦。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.cos(t)
print(x)

# [0.5403022, -0.4161468, -0.9899924]

tan¶

pyvqnet.tensor.tan(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的正切。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.tan(t)
print(x)

# [1.5574077, -2.1850397, -0.1425465]

tanh¶

pyvqnet.tensor.tanh(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的双曲正切。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.tanh(t)
print(x)

# [0.7615941, 0.9640275, 0.9950547]

sinh¶

pyvqnet.tensor.sinh(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的双曲正弦。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.sinh(t)
print(x)

# [1.1752011, 3.6268603, 10.0178747]

cosh¶

pyvqnet.tensor.cosh(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 t 每个元素的双曲余弦。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.cosh(t)
print(x)

# [1.5430806, 3.7621955, 10.0676622]

power¶

pyvqnet.tensor.power(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

第一个 QTensor 的元素计算第二个 QTensor 的幂指数。

Parameters:

t1 – 第一个 QTensor 。
t2 – 第二个 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t1 = QTensor([1, 4, 3])
t2 = QTensor([2, 5, 6])
x = tensor.power(t1, t2)
print(x)

# [1.0000000, 1024.0000000, 729.0000000]

abs¶

pyvqnet.tensor.abs(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 QTensor 的每个元素的绝对值。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, -2, 3])
x = tensor.abs(t)
print(x)

# [1.0000000, 2.0000000, 3.0000000]

log¶

pyvqnet.tensor.log(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 QTensor 的每个元素的自然对数值。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.log(t)
print(x)

# [0.0000000, 0.6931471, 1.0986123]

log_softmax¶

pyvqnet.tensor.log_softmax(t, axis=-1)¶

顺序计算在轴axis上的softmax函数以及log函数的结果。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求softmax的轴，默认为-1。

Returns:

输出 QTensor。

Example:

from pyvqnet import tensor
output = tensor.arange(1,13).reshape([3,2,2])
t = tensor.log_softmax(output,1)
print(t)
# [
# [[-2.1269281, -2.1269281],
#  [-0.1269280, -0.1269280]],
# [[-2.1269281, -2.1269281],
#  [-0.1269280, -0.1269280]],
# [[-2.1269281, -2.1269281],
#  [-0.1269280, -0.1269280]]
# ]

sqrt¶

pyvqnet.tensor.sqrt(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 QTensor 的每个元素的平方根值。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.sqrt(t)
print(x)

# [1.0000000, 1.4142135, 1.7320507]

square¶

pyvqnet.tensor.square(t: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算输入 QTensor 的每个元素的平方值。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.square(t)
print(x)

# [1.0000000, 4.0000000, 9.0000000]

frobenius_norm¶

pyvqnet.tensor.frobenius_norm(t: QTensor, axis: int = None, keepdims=False):

对输入的 QTensor 按 axis 设定的轴计算张量的F范数，如果 axis 是None，则返回所有元素F范数。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求F范数的轴，默认为None。
keepdims – 输出张量是否保留了减小的维度。默认为False。

Returns:

输出 QTensor 或 F范数值。

Example:

from pyvqnet import tensor,QTensor
t = QTensor([[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]], [[7., 8., 9.], [10., 11., 12.]],
            [[13., 14., 15.], [16., 17., 18.]]])
t.requires_grad = True
result = tensor.frobenius_norm(t, -2, False)
print(result)
# [
# [4.1231055, 5.3851647, 6.7082038],
#  [12.2065554, 13.6014709, 15.0000000],
#  [20.6155281, 22.0227146, 23.4307499]
# ]

逻辑函数¶

maximum¶

pyvqnet.tensor.maximum(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算两个 QTensor 的逐元素中的较大值。

Parameters:

t1 – 第一个 QTensor 。
t2 – 第二个 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t1 = QTensor([6, 4, 3])
t2 = QTensor([2, 5, 7])
x = tensor.maximum(t1, t2)
print(x)

# [6.0000000, 5.0000000, 7.0000000]

minimum¶

pyvqnet.tensor.minimum(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

计算两个 QTensor 的逐元素中的较小值。

Parameters:

t1 – 第一个 QTensor 。
t2 – 第二个 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t1 = QTensor([6, 4, 3])
t2 = QTensor([2, 5, 7])
x = tensor.minimum(t1, t2)
print(x)

# [2.0000000, 4.0000000, 3.0000000]

min¶

pyvqnet.tensor.min(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis=None, keepdims=False)¶

对输入的 QTensor 按 axis 设定的轴计算元素的最小值，如果 axis 是None，则返回所有元素的最小值。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求最小值的轴，默认为None。
keepdims – 输出张量是否保留了减小的维度。默认为False。

Returns:

输出 QTensor 或浮点数。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x = tensor.min(t, axis=1, keepdims=True)
print(x)

# [
# [1.0000000],
#  [4.0000000]
# ]

max¶

pyvqnet.tensor.max(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis=None, keepdims=False)¶

对输入的 QTensor 按 axis 设定的轴计算元素的最大值，如果 axis 是None，则返回所有元素的最大值。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 用于求最大值的轴，默认为None。
keepdims – 输出张量是否保留了减小的维度。默认为False。

Returns:

输出 QTensor 或浮点数。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x = tensor.max(t, axis=1, keepdims=True)
print(x)

# [
# [3.0000000],
#  [6.0000000]
# ]

clip¶

pyvqnet.tensor.clip(t: pyvqnet.tensor.QTensor, min_val, max_val)¶

将输入的所有元素进行剪裁，使得输出元素限制在[min_val, max_val]。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
min_val – 裁剪下限值。
max_val – 裁剪上限值。

Returns:

output QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([2, 4, 6])
x = tensor.clip(t, 3, 8)
print(x)

# [3.0000000, 4.0000000, 6.0000000]

where¶

pyvqnet.tensor.where(condition: pyvqnet.tensor.QTensor, t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

根据条件返回从 t1 或 t2 中选择的元素。

Parameters:

condition – 判断条件 QTensor 。
t1 – 如果满足条件，则从中获取元素。
t2 – 如果条件不满足，则从中获取元素。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t1 = QTensor([1, 2, 3])
t2 = QTensor([4, 5, 6])
x = tensor.where(t1 < 2, t1, t2)
print(x)

# [1.0000000, 5.0000000, 6.0000000]

nonzero¶

pyvqnet.tensor.nonzero(t)¶

返回一个包含非零元素索引的 QTensor 。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 包含非零元素的索引。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([[0.6, 0.0, 0.0, 0.0],
                            [0.0, 0.4, 0.0, 0.0],
                            [0.0, 0.0, 1.2, 0.0],
                            [0.0, 0.0, 0.0,-0.4]])
t = tensor.nonzero(t)
print(t)
# [
# [0.0000000, 0.0000000],
# [1.0000000, 1.0000000],
# [2.0000000, 2.0000000],
# [3.0000000, 3.0000000]
# ]

isfinite¶

pyvqnet.tensor.isfinite(t)¶

逐元素判断输入是否为Finite （既非 +/-INF 也非 +/-NaN ）。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor , 其中对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = QTensor([1, float('inf'), 2, float('-inf'), float('nan')])
flag = tensor.isfinite(t)
print(flag)

# [1.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 0.0000000, 0.0000000]

isinf¶

pyvqnet.tensor.isinf(t)¶

逐元素判断输入的每一个值是否为 +/-INF 。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor , 其中对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = QTensor([1, float('inf'), 2, float('-inf'), float('nan')])
flag = tensor.isinf(t)
print(flag)

# [0.0000000, 1.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 0.0000000]

isnan¶

pyvqnet.tensor.isnan(t)¶

逐元素判断输入的每一个值是否为 +/-NaN 。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor , 其中对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = QTensor([1, float('inf'), 2, float('-inf'), float('nan')])
flag = tensor.isnan(t)
print(flag)

# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 1.0000000]

isneginf¶

pyvqnet.tensor.isneginf(t)¶

逐元素判断输入的每一个值是否为 -INF 。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor , 其中对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = QTensor([1, float('inf'), 2, float('-inf'), float('nan')])
flag = tensor.isneginf(t)
print(flag)

# [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 0.0000000]

isposinf¶

pyvqnet.tensor.isposinf(t)¶

逐元素判断输入的每一个值是否为 +INF 。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor , 其中对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

t = QTensor([1, float('inf'), 2, float('-inf'), float('nan')])
flag = tensor.isposinf(t)
print(flag)

# [0.0000000, 1.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]

logical_and¶

pyvqnet.tensor.logical_and(t1, t2)¶

对两个输入进行逐元素逻辑与操作，对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([0, 1, 10, 0])
b = QTensor([4, 0, 1, 0])
flag = tensor.logical_and(a,b)
print(flag)

# [0.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 0.0000000]

logical_or¶

pyvqnet.tensor.logical_or(t1, t2)¶

对两个输入进行逐元素逻辑或操作，对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([0, 1, 10, 0])
b = QTensor([4, 0, 1, 0])
flag = tensor.logical_or(a,b)
print(flag)

# [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000, 0.0000000]

logical_not¶

pyvqnet.tensor.logical_not(t)¶

对输入进行逐元素逻辑非操作，对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Parameters:: t – 输入 QTensor 。
Returns:: 输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([0, 1, 10, 0])
flag = tensor.logical_not(a)
print(flag)

# [1.0000000, 0.0000000, 0.0000000, 1.0000000]

logical_xor¶

pyvqnet.tensor.logical_xor(t1, t2)¶

对两个输入进行逐元素逻辑异或操作，对应位置元素满足条件时返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([0, 1, 10, 0])
b = QTensor([4, 0, 1, 0])
flag = tensor.logical_xor(a,b)
print(flag)

# [1.0000000, 1.0000000, 0.0000000, 0.0000000]

greater¶

pyvqnet.tensor.greater(t1, t2)¶

逐元素比较 t1 是否大于 t2 ，满足条件则返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[1, 2], [3, 4]])
b = QTensor([[1, 1], [4, 4]])
flag = tensor.greater(a,b)
print(flag)

# [
# [0.0000000, 1.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000]
# ]

greater_equal¶

pyvqnet.tensor.greater_equal(t1, t2)¶

逐元素比较 t1 是否大于等于 t2 ，满足条件则返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[1, 2], [3, 4]])
b = QTensor([[1, 1], [4, 4]])
flag = tensor.greater_equal(a,b)
print(flag)

# [
# [1.0000000, 1.0000000],
#  [0.0000000, 1.0000000]
# ]

less¶

pyvqnet.tensor.less(t1, t2)¶

逐元素比较 t1 是否小于 t2 ，满足条件则返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[1, 2], [3, 4]])
b = QTensor([[1, 1], [4, 4]])
flag = tensor.less(a,b)
print(flag)

# [
# [0.0000000, 0.0000000],
#  [1.0000000, 0.0000000]
# ]

less_equal¶

pyvqnet.tensor.less_equal(t1, t2)¶

逐元素比较 t1 是否小于等于 t2 ，满足条件则返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[1, 2], [3, 4]])
b = QTensor([[1, 1], [4, 4]])
flag = tensor.less_equal(a,b)
print(flag)

# [
# [1.0000000, 0.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000]
# ]

equal¶

pyvqnet.tensor.equal(t1, t2)¶

逐元素比较 t1 是否等于 t2 ，满足条件则返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[1, 2], [3, 4]])
b = QTensor([[1, 1], [4, 4]])
flag = tensor.equal(a,b)
print(flag)

# [
# [1.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 1.0000000]
# ]

not_equal¶

pyvqnet.tensor.not_equal(t1, t2)¶

逐元素比较 t1 是否不等于 t2 ，满足条件则返回1，否则返回0。

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 。
t2 – 输入 QTensor 。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

a = QTensor([[1, 2], [3, 4]])
b = QTensor([[1, 1], [4, 4]])
flag = tensor.not_equal(a,b)
print(flag)

# [
# [0.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 0.0000000]
# ]

矩阵操作¶

broadcast¶

pyvqnet.tensor.broadcast(t1: pyvqnet.tensor.QTensor, t2: pyvqnet.tensor.QTensor)¶

受到某些限制，较小的阵列在整个更大的阵列，以便它们具有兼容的形状。该接口可对入参张量进行自动微分。

参考https://numpy.org/doc/stable/user/basics.broadcasting.html

Parameters:

t1 – 输入 QTensor 1
t2 – 输入 QTensor 2

Return t11:

具有新的广播形状 t1。

Return t22:

具有新广播形状的 t2。

Example:

from pyvqnet.tensor import *
t1 = ones([5,4])
t2 = ones([4])

t11, t22 = tensor.broadcast(t1, t2)

print(t11.shape)
print(t22.shape)


t1 = ones([5,4])
t2 = ones([1])

t11, t22 = tensor.broadcast(t1, t2)

print(t11.shape)
print(t22.shape)


t1 = ones([5,4])
t2 = ones([2,1,4])

t11, t22 = tensor.broadcast(t1, t2)

print(t11.shape)
print(t22.shape)


# [5, 4]
# [5, 4]
# [5, 4]
# [5, 4]
# [2, 5, 4]
# [2, 5, 4]

select¶

pyvqnet.tensor.select(t: pyvqnet.tensor.QTensor, index)¶

输入字符串形式的索引位置，获取该索引下的数据切片，返回一个新的 QTensor 。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
index – 一个字符串包含切片的索引。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
t = QTensor(np.arange(1,25).reshape(2,3,4))

indx = [":", "0", ":"]
t.requires_grad = True
t.zero_grad()
ts = tensor.select(t,indx)
ts.backward(tensor.ones(ts.shape))
print(ts)
# [
# [[1.0000000, 2.0000000, 3.0000000, 4.0000000]],
# [[13.0000000, 14.0000000, 15.0000000, 16.0000000]]
# ]

concatenate¶

pyvqnet.tensor.concatenate(args: list, axis=1)¶

对 args 内的多个 QTensor 沿 axis 轴进行联结，返回一个新的 QTensor 。

Parameters:

args – 包含输入 QTensor 。
axis – 要连接的维度。必须介于 0 和输入张量的最大维数之间。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
x = QTensor([[1, 2, 3],[4,5,6]], requires_grad=True)
y = 1-x
x = tensor.concatenate([x,y],1)
print(x)

# [
# [1.0000000, 2.0000000, 3.0000000, 0.0000000, -1.0000000, -2.0000000],
# [4.0000000, 5.0000000, 6.0000000, -3.0000000, -4.0000000, -5.0000000]
# ]

stack¶

pyvqnet.tensor.stack(QTensors: list, axis)¶

沿新轴 axis 堆叠输入的 QTensors ，返回一个新的 QTensor。

Parameters:

QTensors – 包含输入 QTensor 。
axis – 要堆叠的维度。必须介于 0 和输入张量的最大维数之间。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

import numpy as np
R, C = 3, 4
a = np.arange(R * C).reshape(R, C).astype(np.float32)
t11 = QTensor(a)
t22 = QTensor(a)
t33 = QTensor(a)
rlt1 = tensor.stack([t11,t22,t33],2)
print(rlt1)

# [
# [[0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [2.0000000, 2.0000000, 2.0000000],
#  [3.0000000, 3.0000000, 3.0000000]],
# [[4.0000000, 4.0000000, 4.0000000],
#  [5.0000000, 5.0000000, 5.0000000],
#  [6.0000000, 6.0000000, 6.0000000],
#  [7.0000000, 7.0000000, 7.0000000]],
# [[8.0000000, 8.0000000, 8.0000000],
#  [9.0000000, 9.0000000, 9.0000000],
#  [10.0000000, 10.0000000, 10.0000000],
#  [11.0000000, 11.0000000, 11.0000000]]
# ]

permute¶

pyvqnet.tensor.permute(t: pyvqnet.tensor.QTensor, dim: list)¶

根据输入的 dim 的顺序，改变t 的轴的顺序。如果 dims = None，则按顺序反转 t 的轴。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
dim – 维度的新顺序（整数列表）。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

import numpy as np
R, C = 3, 4
a = np.arange(R * C).reshape([2,2,3]).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
tt = tensor.permute(t,[2,0,1])
print(tt)

# [
# [[0.0000000, 3.0000000],
#  [6.0000000, 9.0000000]],
# [[1.0000000, 4.0000000],
#  [7.0000000, 10.0000000]],
# [[2.0000000, 5.0000000],
#  [8.0000000, 11.0000000]]
# ]

transpose¶

pyvqnet.tensor.transpose(t: pyvqnet.tensor.QTensor, dim: list)¶

根据输入的 dim 的顺序，改变t 的轴的顺序。如果 dims = None，则按顺序反转 t 的轴。该函数功能与 permute 一致。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
dim – 维度的新顺序（整数列表）。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

import numpy as np
R, C = 3, 4
a = np.arange(R * C).reshape([2,2,3]).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
tt = tensor.transpose(t,[2,0,1])
print(tt)

# [
# [[0.0000000, 3.0000000],
#  [6.0000000, 9.0000000]],
# [[1.0000000, 4.0000000],
#  [7.0000000, 10.0000000]],
# [[2.0000000, 5.0000000],
#  [8.0000000, 11.0000000]]
# ]

tile¶

pyvqnet.tensor.tile(t: pyvqnet.tensor.QTensor, reps: list)¶

通过按照 reps 给出的次数复制输入 QTensor 。

如果 reps 的长度为 d，则结果 QTensor 的维度大小为 max(d, t.ndim)。如果 t.ndim < d，则通过从起始维度插入新轴，将 t 扩展为 d 维度。

因此形状 (3,) 数组被提升为 (1, 3) 用于 2-D 复制，或形状 (1, 1, 3) 用于 3-D 复制。如果 t.ndim > d，reps 通过插入 1 扩展为 t.ndim。

因此，对于形状为 (2, 3, 4, 5) 的 t，(4, 3) 的 reps 被视为 (1, 1, 4, 3)。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
reps – 每个维度的重复次数。

Returns:

一个新的 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3).astype(np.float32)
A = QTensor(a)
reps = [2,2]
B = tensor.tile(A,reps)
print(B)

# [
# [0.0000000, 1.0000000, 2.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 2.0000000],
# [3.0000000, 4.0000000, 5.0000000, 3.0000000, 4.0000000, 5.0000000],
# [0.0000000, 1.0000000, 2.0000000, 0.0000000, 1.0000000, 2.0000000],
# [3.0000000, 4.0000000, 5.0000000, 3.0000000, 4.0000000, 5.0000000]
# ]

squeeze¶

pyvqnet.tensor.squeeze(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis: int = -1)¶

删除 axis 指定的轴，该轴的维度为1。如果 axis = -1 ，则将输入所有长度为1的维度删除。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 要压缩的轴，默认为-1。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(1,6,1).astype(np.float32)
A = QTensor(a)
AA = tensor.squeeze(A,0)
print(AA)

# [
# [0.0000000],
# [1.0000000],
# [2.0000000],
# [3.0000000],
# [4.0000000],
# [5.0000000]
# ]

unsqueeze¶

pyvqnet.tensor.unsqueeze(t: pyvqnet.tensor.QTensor, axis: int = 0)¶

在axis 指定的维度上插入一个维度为的1的轴，返回一个新的 QTensor 。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis – 要插入维度的位置，默认为0。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(2,1,1,4,3).astype(np.float32)
A = QTensor(a)
AA = tensor.unsqueeze(A,1)
print(AA)

# [
# [[[[[0.0000000, 1.0000000, 2.0000000],
#  [3.0000000, 4.0000000, 5.0000000],
#  [6.0000000, 7.0000000, 8.0000000],
#  [9.0000000, 10.0000000, 11.0000000]]]]],
# [[[[[12.0000000, 13.0000000, 14.0000000],
#  [15.0000000, 16.0000000, 17.0000000],
#  [18.0000000, 19.0000000, 20.0000000],
#  [21.0000000, 22.0000000, 23.0000000]]]]]
# ]

swapaxis¶

pyvqnet.tensor.swapaxis(t, axis1: int, axis2: int)¶

交换输入 t 的第 axis1 和 axis 维度。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
axis1 – 要交换的第一个轴。
axis2 – 要交换的第二个轴。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor

import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(2,3,4).astype(np.float32)
A = QTensor(a)
AA = tensor.swapaxis(A, 2, 1)
print(AA)

# [
# [[0.0000000, 4.0000000, 8.0000000],
#  [1.0000000, 5.0000000, 9.0000000],
#  [2.0000000, 6.0000000, 10.0000000],
#  [3.0000000, 7.0000000, 11.0000000]],
# [[12.0000000, 16.0000000, 20.0000000],
#  [13.0000000, 17.0000000, 21.0000000],
#  [14.0000000, 18.0000000, 22.0000000],
#  [15.0000000, 19.0000000, 23.0000000]]
# ]

masked_fill¶

pyvqnet.tensor.masked_fill(t, mask, value)¶

在 mask == 1 的位置，用值 value 填充输入。 mask的形状必须与输入的 QTensor 的形状是可广播的。

Parameters:

t – 输入 QTensor。
mask – 掩码 QTensor。
value – 填充值。

Returns:

一个 QTensor。

Examples:

from pyvqnet.tensor import tensor
import numpy as np
a = tensor.ones([2, 2, 2, 2])
mask = np.random.randint(0, 2, size=4).reshape([2, 2])
b = tensor.QTensor(mask)
c = tensor.masked_fill(a, b, 13)
print(c)
# [
# [[[1.0000000, 1.0000000],
#  [13.0000000, 13.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000],
#  [13.0000000, 13.0000000]]],
# [[[1.0000000, 1.0000000],
#  [13.0000000, 13.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000],
#  [13.0000000, 13.0000000]]]
# ]

flatten¶

pyvqnet.tensor.flatten(t: pyvqnet.tensor.QTensor, start: int = 0, end: int = -1)¶

将输入 t 从 start 到 end 的连续维度展平。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
start – 展平开始的轴，默认 = 0，从第一个轴开始。
end – 展平结束的轴，默认 = -1，以最后一个轴结束。

Returns:

输出 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
t = QTensor([1, 2, 3])
x = tensor.flatten(t)
print(x)

# [1.0000000, 2.0000000, 3.0000000]

reshape¶

pyvqnet.tensor.reshape(t: pyvqnet.tensor.QTensor, new_shape)¶

改变 QTensor 的形状，返回一个新的张量。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
new_shape – 新的形状。

Returns:

新形状的 QTensor 。

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor
from pyvqnet.tensor import QTensor
import numpy as np
R, C = 3, 4
a = np.arange(R * C).reshape(R, C).astype(np.float32)
t = QTensor(a)
reshape_t = tensor.reshape(t, [C, R])
print(reshape_t)
# [
# [0.0000000, 1.0000000, 2.0000000],
# [3.0000000, 4.0000000, 5.0000000],
# [6.0000000, 7.0000000, 8.0000000],
# [9.0000000, 10.0000000, 11.0000000]
# ]

flip¶

pyvqnet.tensor.flip(t, flip_dims)¶

沿指定轴反转QTensor，返回一个新的张量。

Parameters:

t – 输入 QTensor 。
flip_dims – 需要翻转的轴或轴列表。

Returns:

新形状的 QTensor 。

Example:

from pyvqnet import tensor
t = tensor.arange(1, 3 * 2 *2 * 2 + 1).reshape([3, 2, 2, 2])
t.requires_grad = True
y = tensor.flip(t, [0, -1])
print(y)
# [
# [[[18.0000000, 17.0000000],
#  [20.0000000, 19.0000000]],
# [[22.0000000, 21.0000000],
#  [24.0000000, 23.0000000]]],
# [[[10.0000000, 9.0000000],
#  [12.0000000, 11.0000000]],
# [[14.0000000, 13.0000000],
#  [16.0000000, 15.0000000]]],
# [[[2.0000000, 1.0000000],
#  [4.0000000, 3.0000000]],
# [[6.0000000, 5.0000000],
#  [8.0000000, 7.0000000]]]
# ]

实用函数¶

to_tensor¶

pyvqnet.tensor.to_tensor(x)¶

将输入数值或 numpy.ndarray 等转换为 QTensor 。

Parameters:: x – 整数、浮点数或 numpy.ndarray
Returns:: 输出 QTensor

Example:

from pyvqnet.tensor import tensor

t = tensor.to_tensor(10.0)
print(t)

# [10.0000000]

pad_sequence¶

pyvqnet.tensor.pad_sequence(qtensor_list, batch_first=False, padding_value=0)¶

用 padding_value 填充可变长度张量列表。 pad_sequence 沿新维度堆叠张量列表，并将它们填充到相等的长度。输入是列表大小为 L x * 的序列。 L 是可变长度。

Parameters:

qtensor_list – list[QTensor]- 可变长度序列列表。
batch_first – ‘bool’ - 如果为真，输出将是 批大小 x 最长序列长度 x * ，否则为 最长序列长度 x 批大小 x * 。默认值: False。
padding_value – ‘float’ - 填充值。默认值：0。

Returns:

如果 batch_first 为 False，则张量大小为 批大小 x 最长序列长度 x *。否则张量的大小为 最长序列长度 x 批大小 x * 。

Examples:

from pyvqnet.tensor import tensor
a = tensor.ones([4, 2,3])
b = tensor.ones([1, 2,3])
c = tensor.ones([2, 2,3])
a.requires_grad = True
b.requires_grad = True
c.requires_grad = True
y = tensor.pad_sequence([a, b, c], True)

print(y)
# [
# [[[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]]],
# [[[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]],
# [[0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]],
# [[0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]]],
# [[[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]],
# [[0.0000000, 0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000, 0.0000000]]]
# ]

pad_packed_sequence¶

pyvqnet.tensor.pad_packed_sequence(sequence, batch_first=False, padding_value=0, total_length=None)¶

填充一批打包的可变长度序列。它是 pack_pad_sequence 的逆操作。当 batch_first 是 True，它将返回 B x T x * 形状的张量，否则返回 T x B x *。其中 T 为序列最长长度, B 为批处理大小。

Parameters:

sequence – ‘QTensor’ - 待处理数据。
batch_first – ‘bool’ - 如果为 True ，批处理将是输入的第一维。默认值：False。
padding_value – ‘bool’ - 填充值。默认:0。
total_length – ‘bool’ - 如果不是 None ，输出将被填充到长度 total_length。默认值：None。

Returns:

包含填充序列的张量元组，以及批次中每个序列的长度列表。批次元素将按照最初的顺序重新排序。

Examples:

from pyvqnet.tensor import tensor
a = tensor.ones([4, 2,3])
b = tensor.ones([2, 2,3])
c = tensor.ones([1, 2,3])
a.requires_grad = True
b.requires_grad = True
c.requires_grad = True
y = tensor.pad_sequence([a, b, c], True)
seq_len = [4, 2, 1]
data = tensor.pack_pad_sequence(y,
                        seq_len,
                        batch_first=True,
                        enforce_sorted=True)

seq_unpacked, lens_unpacked = tensor.pad_packed_sequence(data, batch_first=True)
print(seq_unpacked)
# [
# [[1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000],
#  [0.0000000, 0.0000000]]
# ]
print(lens_unpacked)
# [4 1 2]

pack_pad_sequence¶

pyvqnet.tensor.pack_pad_sequence(input, lengths, batch_first=False, enforce_sorted=True)¶

打包一个包含可变长度填充序列的张量。如果 batch_first 是 True, input 的形状应该为 [批大小,长度,*]，否则形状 [长度，批大小,*]。

对于未排序的序列，使用 enforce_sorted 是 False。如果 enforce_sorted 是 True，序列应该按长度降序排列。

Parameters:

input – ‘QTensor’ - 填充的可变长度序列。
lengths – ‘list’ - 每个批次的序列长度。
batch_first – ‘bool’ - 如果 True，则输入预期为 B x T x * 格式，默认：False。
enforce_sorted – ‘bool’ - 如果 True，输入应该是包含按长度降序排列的序列。如果 False，输入将无条件排序。默认值：True。

Returns:

一个 PackedSequence 对象。

Examples:

from pyvqnet.tensor import tensor
a = tensor.ones([4, 2,3])
b = tensor.ones([2, 2,3])
c = tensor.ones([1, 2,3])
a.requires_grad = True
b.requires_grad = True
c.requires_grad = True
y = tensor.pad_sequence([a, b, c], True)
seq_len = [4, 2, 1]
data = tensor.pack_pad_sequence(y,
                        seq_len,
                        batch_first=True,
                        enforce_sorted=True)
print(data.data)
print(data.batch_sizes)
print(data.sort_indice)
print(data.unsorted_indice)

# [
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]],
# [[1.0000000, 1.0000000, 1.0000000],
#  [1.0000000, 1.0000000, 1.0000000]]
# ]
# [3, 2, 1, 1]
# [0, 2, 1]
# [0, 2, 1]

QTensor 模块¶

QTensor’s 函数与属性¶

__init__¶

ndim¶

shape¶

size¶

numel¶

zero_grad¶

backward¶

to_numpy¶

item¶

argmax¶

argmin¶

fill_¶

all¶

any¶

fill_rand_binary_¶

fill_rand_signed_uniform_¶

fill_rand_uniform_¶

fill_rand_normal_¶

QTensor.transpose¶

transpose_¶

QTensor.reshape¶

reshape_¶

getdata¶

__getitem__¶

__setitem__¶

创建函数¶

ones¶

ones_like¶

full¶

full_like¶

zeros¶

zeros_like¶

arange¶

linspace¶

logspace¶

eye¶

diag¶

randu¶

randn¶

multinomial¶

triu¶

tril¶

数学函数¶

floor¶

ceil¶

round¶

sort¶

argsort¶

topK¶

argtopK¶

add¶

sub¶

mul¶

divide¶

sums¶

cumsum¶

mean¶

median¶

std¶

var¶

matmul¶

reciprocal¶

sign¶

neg¶

trace¶

exp¶

acos¶

asin¶

atan¶

sin¶

cos¶

tan¶

tanh¶

sinh¶

cosh¶

power¶

abs¶

log¶

init¶

getitem¶

setitem¶