DL4J实战之五（矩阵操作基本功）云计算

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【DL4J实战之五（矩阵操作基本功）】https://github.com/zq2599/blog_demos
内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；
本篇概览

作为《DL4J实战》系列的第五篇，在前面对深度学习有一定的了解后，本篇会暂停深度学习相关的操作，转为基本功练习：矩阵操作，即INDArray接口的基本用法
INDArray的类图如下，由于BaseNDArray是个抽象类，因此在实际使用中，咱们用的都是NDArray的实例：

文章图片

之所以用一篇文章来学习矩阵操作，是因为后面的实战过程中处处都有它，处处离不开它，若不熟练就会寸步难行；
本篇涉及的API较多，因此先做好归类，后面的代码按照分类来写会清晰一些，一共分为五类：矩阵属性、创建操作、读操作、写操作、矩阵计算，接下来用思维导图列出每一类的常用API
矩阵属性：

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创建操作：

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读操作：

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写操作：

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矩阵计算：

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源码下载

本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blo...)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blo...	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blo...	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

这个git项目中有多个文件夹，《DL4J实战》系列的源码在dl4j-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

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dl4j-tutorials文件夹下有多个子工程，本次实战代码在ndarray-experience目录下，如下图红框：

文章图片

创建工程

在父工程dl4j-tutorials下新建名为ndarray-experience的子工程，其pom.xml如下：

dlfj-tutorials com.bolingcavalry 1.0-SNAPSHOT 4.0.0ndarray-experience org.nd4j${nd4j.backend} ch.qos.logback logback-classic

接下来的代码都写在ndarray-experience工程中

最基本的方法

先列出两个最基本的方法，后面学习时会频繁用到它们：
rand：秩，维数，例如2行3列的二维矩阵，rand方法返回值等于2
shape：矩阵每个维度的大小，如2行3列的二维矩阵，shape方法返回值等于[2, 3]
准备一个静态方法，可以将INDArray实例的详情打印出来，用的就是rand和shape方法：

private static void disp(String type, INDArray indArray) { StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder("*****************************************************\n"); stringBuilder.append(type) .append("\n维度 : ").append(indArray.rank()) .append("\n形状 : ").append(Arrays.toString(indArray.shape())) .append("\n完整矩阵 : \n").append(indArray); System.out.println(stringBuilder); }

创建矩阵

全零矩阵：zeros

// 创建2行3列的全零矩阵 INDArray indArray0 = Nd4j.zeros(2, 3); disp("全零矩阵", indArray0);

执行结果

全零矩阵维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 : [[0,0,0], [0,0,0]]

全1矩阵：ones

// 创建2行3列的全一矩阵 INDArray indArray1 = Nd4j.ones(2, 3); disp("全一矩阵", indArray1);

执行结果

全一矩阵维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 : [[1.0000,1.0000,1.0000], [1.0000,1.0000,1.0000]]

全是指定值的矩阵：valueArrayOf

// 创建2行3列的全是指定值的矩阵 INDArray indArray2 = Nd4j.valueArrayOf(new int[] {2, 3}, 888); disp("全是指定值(888)的矩阵", indArray2);

执行结果

全是指定值(888)的矩阵维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 : [[888.0000,888.0000,888.0000], [888.0000,888.0000,888.0000]]

rand：随机矩阵（0到1之间的随机数）

// 创建2行3列的随机矩阵 INDArray indArray2 = Nd4j.rand(2, 3); disp("随机矩阵", indArray2);

执行结果

随机矩阵维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 : [[0.7236,0.5159,0.1908], [0.9458,0.4413,0.4173]]

随机高斯分布的矩阵(平均值为0,标准差为1)：randn

// 创建2行3列的随机高斯分布矩阵 INDArray indArray3 = Nd4j.randn(2, 3); disp("随机高斯分布矩阵", indArray3);

执行结果

随机高斯分布矩阵维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 : [[-0.4287,-0.5790,0.5004], [-0.5122,1.0551,-0.1998]]

等差数列：linspace

// 创建等差数列， // 从1到6、长度为10的等差数列 INDArray indArray4 = Nd4j.linspace(1,6, 10); disp("等差数列", indArray4);

执行结果

等差数列维度 : 1 形状 : [10] 完整矩阵 : [1.0000,1.5556,2.1111,2.6667,3.2222,3.7778,4.3333,4.8889,5.4444,6.0000]

根据数组创建矩阵：create(float[] data, int[] shape)

// 根据数组创建2行3列的矩阵 INDArray indArray6 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[]{2,3}); disp("根据数组创建矩阵", indArray6);

执行结果

根据数组创建矩阵维度 : 2 形状 : [2, 3] 完整矩阵 : [[1.0000,2.0000,3.0000], [4.0000,5.0000,6.0000]]

三维矩阵

// 三维矩阵 INDArray indArray7 = Nd4j.valueArrayOf(new int[] {2, 2, 3}, 888); disp("三维矩阵", indArray7);

三维矩阵
维度 : 3
形状 : [2, 2, 3]
完整矩阵 :
[[[ 888.0000, 888.0000, 888.0000],
[ 888.0000, 888.0000, 888.0000]],
[[ 888.0000, 888.0000, 888.0000],
[ 888.0000, 888.0000, 888.0000]]]

9. 创建正方形二维矩阵，并且对角线上的元素值都是1.0：

// 创建3行3列的二维矩阵，对角线值为1.0
INDArray indArray10 = Nd4j.eye(3);
disp("3*3矩阵，且对角线都是1.0", indArray10);

- 执行结果

3*3矩阵，且对角线都是1.0
维度 : 2
形状 : [3, 3]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 0, 0],
[ 0, 1.0000, 0],
[ 0, 0, 1.0000]]

### 读操作- 接下来试试读取相关的操作，回顾前面用数组创建的2行3列的矩阵，内容如下：

[[ 1.0000, 2.0000, 3.0000],
[ 4.0000, 5.0000, 6.0000]]

1. 读取指定位置：

System.out.println("读取第一行第一列位置的值 : " + indArray6.getDouble(1,1));

- 执行结果

读取第一行第一列位置的值 : 5.0

2. 指定行：

System.out.println("读取第一行 : " + indArray6.getRow(1));

- 执行结果

读取第一行 : [ 4.0000, 5.0000, 6.0000]

3. 指定列：

System.out.println("读取第二列 : " + indArray6.getColumn(2));

- 执行结果

读取第二列 : [ 3.0000, 6.0000]

4. 指定多列：

System.out.println("读取第二、三列 : " + indArray6.getColumns(1,2));

- 执行结果

读取第二、三列 : [[ 2.0000, 3.0000],
[ 5.0000, 6.0000]]

### 写操作- 接下来试试读取相关的操作，回顾前面用数组创建的2行3列的矩阵，内容如下：

[[ 1.0000, 2.0000, 3.0000],
[ 4.0000, 5.0000, 6.0000]]

1. 修改指定位置，查看了源码后发现，put方法内容实际上是在调用putScalar方法：

indArray6.put(1,1, 123);
indArray6.putScalar(0,0, 456);
disp("a. 修改后", indArray6);

- 执行结果

a. 修改后
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 456.0000, 2.0000, 3.0000],
[ 4.0000, 123.0000, 6.0000]]

2. 修改整行：

// 准备一维数组
INDArray row1 = Nd4j.create(new float[] {9,8,7});
// 用一维数组替换矩阵的整行
indArray6.putRow(1, row1);
disp("b. 修改后", indArray6);

- 执行结果

b. 修改后
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 456.0000, 2.0000, 3.0000],
[ 9.0000, 8.0000, 7.0000]]

### 矩阵计算- 矩阵计算，咱们从最基本的四则运算开始 1. 加减乘除，入参是一个标量，会与矩阵中的所有元素做计算

// 准备好原始数据，2行3列矩阵
indArray6 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
// 加法
disp("加法", indArray6.add(1));
// 减法
disp("减法", indArray6.sub(1));
// 乘法
disp("乘法", indArray6.mul(2));
// 除法
disp("除法", indArray6.div(2));

- 执行结果

加法
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 2.0000, 3.0000, 4.0000],
[ 5.0000, 6.0000, 7.0000]]
减法
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 0, 1.0000, 2.0000],
[ 3.0000, 4.0000, 5.0000]]
乘法
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 2.0000, 4.0000, 6.0000],
[ 8.0000, 10.0000, 12.0000]]
除法
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 0.5000, 1.0000, 1.5000],
[ 2.0000, 2.5000, 3.0000]]

2. 前面的add方法，执行完毕后会生成一个新的NDArray实例，不影响原对象，但如果调用的是addi，就会修改原对象的内容：

INDArray indArray8 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
disp("替换前", indArray8);
indArray8.addi(1);
disp("替换后", indArray8);

- 执行结果

替换前
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 2.0000, 3.0000],
[ 4.0000, 5.0000, 6.0000]]
替换后
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 2.0000, 3.0000, 4.0000],
[ 5.0000, 6.0000, 7.0000]]

3. 展开：Nd4j.toFlattened，2行3列的二维矩阵展开后成了一维的

disp("展开", Nd4j.toFlattened(indArray6));

- 执行结果

展开
维度 : 1
形状 : [6]
完整矩阵 :
[ 1.0000, 2.0000, 3.0000, 4.0000, 5.0000, 6.0000]

4. 转换：reshape，相当于使用原有数据，但是换一个shape入参

disp("转换", indArray6.reshape(3,2));

- 执行结果

转换
维度 : 2
形状 : [3, 2]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 2.0000],
[ 3.0000, 4.0000],
[ 5.0000, 6.0000]]

5. 提取正方形矩阵的对角线：diag，得到的结果是一维的

// 创建一个人3行3列的正方形矩阵
INDArray indArray9 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}, new int[] {3,3});
disp("3*3矩阵", indArray9);
// 提取正方形矩阵的对角线
disp("3*3矩阵的对角线", Nd4j.diag(indArray9));

- 执行结果如下图，diag方法得到了源对象的对角线![在这里插入图片描述](/img/bVcVvxp)6. 基于源矩阵形状创建新矩阵，且值都相通（入参值），然后用此新矩阵减去源矩阵：rsub

// 初始化一个2行3列的矩阵
INDArray indArray11 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
// 参考indArray12的结构创建一个2行3列的矩阵，该矩阵的所有元素的值都等于10(入参)，
// 然后，用该矩阵减去indArray11，结果作为rsub方法的返回值返回
INDArray indArray12 = indArray11.rsub(10);
disp("rsub方法", indArray12);

- 执行结果如下，可见所有值都是10减去源矩阵对应位置的值：

rsub方法
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 9.0000, 8.0000, 7.0000],
[ 6.0000, 5.0000, 4.0000]]

7. 两个矩阵相加：add，两个形状相通的矩阵，同样位置的值相加：

INDArray indArray13 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
INDArray indArray14 = Nd4j.create(new float[] {1, 1, 1, 1, 1, 1}, new int[] {2,3});
disp("矩阵相加", indArray13.add(indArray14));

- 执行结果

矩阵相加
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 2.0000, 3.0000, 4.0000],
[ 5.0000, 6.0000, 7.0000]]

8. 叉乘：mmul，2行3列乘以3行2列，

INDArray indArray13 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
INDArray indArray15 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {3,2});
disp("2行3列", indArray13);
disp("3行2列", indArray15);
disp("2行3列矩阵与3行2列矩阵的叉乘", indArray13.mmul(indArray15));

- 执行结果，可见，2行3列矩阵的每一行的元素，都和3行2列矩阵每一列的元素做两两相乘再相加，一共四个值，所以结果就是2行2列的矩阵：![在这里插入图片描述](/img/bVcVvxq)9. 矩阵所有元素值累加：sum

INDArray indArray16 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
// 总和
double sum = indArray16.sum().getDouble();
System.out.println("矩阵元素累加和 : " + sum);

- 执行结果

矩阵元素累加和 : 21.0

10. 转置操作（不改变源对象）：transpose

INDArray indArray16 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
disp("转置前", indArray16);
disp("转置操作", indArray16.transpose());
disp("transpose操作后的原值(不变)", indArray16);

- 执行结果，可见2行3列转置后变成了3行2列，但是生成了新对象，而源对象未改变

转置前
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 2.0000, 3.0000],
[ 4.0000, 5.0000, 6.0000]]
转置操作
维度 : 2
形状 : [3, 2]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 4.0000],
[ 2.0000, 5.0000],
[ 3.0000, 6.0000]]
transpose操作后的原值(不变)
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 2.0000, 3.0000],
[ 4.0000, 5.0000, 6.0000]]

11. 转置操作（源对象被改变）：transposei

INDArray indArray16 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
disp("转置前", indArray16);
disp("转置操作", indArray16.transposei());
disp("transposei操作后的原值(已变)", indArray16);

- 执行结果

转置前
维度 : 2
形状 : [2, 3]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 2.0000, 3.0000],
[ 4.0000, 5.0000, 6.0000]]
转置操作
维度 : 2
形状 : [3, 2]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 4.0000],
[ 2.0000, 5.0000],
[ 3.0000, 6.0000]]
transposei操作后的原值(已变)
维度 : 2
形状 : [3, 2]
完整矩阵 :
[[ 1.0000, 4.0000],
[ 2.0000, 5.0000],
[ 3.0000, 6.0000]]

12. 横向拼接：hstack，要求两个矩阵行数相等

// 2行3列
INDArray indArray17 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
// 2行1列
INDArray indArray18 = Nd4j.create(new float[] {1, 2}, new int[] {2,1});
disp("源矩阵", indArray17);
disp("拼接上的矩阵", indArray18);
// 2行3列的矩阵，横向拼接一列后，变成了2行4列
disp("横向拼接(每一行都增加一列)", Nd4j.hstack(indArray17, indArray18));

- 执行结果如下图，可见是把indArray18 横着拼到indArray17 的右侧![在这里插入图片描述](/img/bVcVvxr)13. 纵向拼接：vstack，要求两个矩阵列数相等

// 2行3列
INDArray indArray19 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3, 4, 5, 6}, new int[] {2,3});
// 1行3列
INDArray indArray20 = Nd4j.create(new float[] {1, 2, 3}, new int[] {1,3});
disp("源矩阵", indArray17);
disp("拼接上的矩阵", indArray18);
// 2行3列的矩阵，纵向拼接一行，变成了3行3列
disp("纵向拼接(增加一行)", Nd4j.vstack(indArray19, indArray20));

- 执行结果如下图，可见是把indArray20放在了indArray19的底部![在这里插入图片描述](/img/bVcVvxs)- 以上就是矩阵操作的常用API了，希望能给您一些参考，在深度学习的开发中更熟练的操作数据### 你不孤单，欣宸原创一路相伴 1. [Java系列](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105068742) 2. [Spring系列](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086498) 3. [Docker系列](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086732) 4. [kubernetes系列](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086794) 5. [数据库+中间件系列](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086850) 6. [DevOps系列](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/105086920)### 欢迎关注公众号：程序员欣宸 > 微信搜索「程序员欣宸」，我是欣宸，期待与您一同畅游Java世界...