1. PyTorch Tensor的复制概念 Tensor的复制在PyTorch中主要分为深拷贝和浅拷贝。深拷贝会创建一个新的Tensor,其数据和原始Tensor完全独立,修改副本不会影响原始Tensor。浅拷贝则可能只复制Tensor的引用或元数据,而共享数据内存,修改副本可能会影响到原始Tensor。 2. 使用.clone()方法进行Tensor的深拷贝 .clone()是PyTo...
print('numpy array:',arr) print('tensor:',t) #arr和tensor共享数据内存 print('\n修改arr') arr[0,0] = 0 print('numpy array:',arr)#[[0 2 3],[4 5 6]] print('tensor :',t)#tensor([[0, 2, 3], #[4, 5, 6]], dtype=torch.int32) print('\n修改tensor') t[0,0] = -...
.clone()是深拷贝,开辟新的存储地址而不是引用来保存旧的tensor,在梯度会传的时候clone()充当中间变量,会将梯度传给源张量进行叠加,但是本身不保存其grad,值为None。 .detach是浅拷贝,新的tensor会脱离计算图,不会牵扯梯度计算。 import torch x= torch.tensor([2., 4.], requires_grad=True) clone_x = ...
data_ptr()) # 2432102290752 # 内存位置相同 print(a) # tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True) print(b) # tensor([1., 2., 3.]) # 这里为False,就省略了 print('-'*30) c = a * 2 d = b * 3 c.sum().backward() print(a.grad) # tensor([2., 2., 2.]) d.sum()...
基本索引包括标量索引、切片操作和整数索引。PyTorch通常会返回原始张量的视图,这意味着它们共享相同的底层数据。因此,对视图的修改会影响原始张量。例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch a=torch.tensor([1,2,3,4])b=a[:2]# 基本索引,b 是 a 的视图 ...
将直接赋值操作:a = b 改为使用 Pytorch 的copy_():a.copy_(b)。 通过对比发现,这两种方式下,训练耗时的差异居然有接近5倍之多.. 探究 问题是解决了,但这背后的具体原因是究竟是啥我们还没有搞清楚。CW 觉得,如果不把这事记一记,以后怕是会继续踩中这个坑。于是,小做了一番实验来模拟我们实验的过程并...
修改y也不改变x y = x 修改y这个时候就开始改变x了注意,官网中Returns a clone of a tensor. The memory is copied.内存被复制,也即重新分配了一份内存个y,所以y改变x不改变,对于copy是一样的.copy允许复制的维度不一样,但是元素个数必须是相同的。
在Pytorch中，有几种方法可以帮助我们处理tensor的副本和梯度问题。首先，让我们看看clone()函数。它创建了一个与源tensor形状、数据类型和设备相同的tensor，但它们的内存地址不同。这意味着a和b的值独立，但它们的梯度是相关的。尽管如此，由于它们共享计算图，a的梯度会影响b。接下来是copy_()函数，...
pytorch提供了clone、detach、copy_和new_tensor等多种张量的复制操作,尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用,本文旨在对比这些操作的差别。 1. clone 返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量,与源张量不共享数据内存,但提供梯度的回溯。 下面,通过例子来详细说明: ...
numpy(): Tensor.numpy():将Tensor转化为ndarray,这里的Tensor可以是标量或者向量(与item()不同)转换前后的dtype不会改变 代码: import torch import torch.nn as nn x = torch.Tensor([1,2]) p