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] = -...
1.2.2 is使用 a=1 b=1 print(a is b)#True a=1.1 b=1.1 print(a is b)#True a=[1] b=[1] print(a is b)#False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. python 为了性能考虑,对于值相同的不可变对象(常量),都不会重新创建新的地址来存储对象,而对于可变对象(列表、字典),则会重新开辟空间。
importtorcha=torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)b=a.detach()print(a.data_ptr())# 2432102290752print(b.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...
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...
clone()是专门为PyTorch张量和对象设计的。它确保在创建张量的独立实例时共享张量内存,从而允许高效的计算和内存利用。clone()是PyTorch针对张量操作优化的,避免了冗余的内存分配和复制操作。 clone()的使用示例: import torch # Create a PyTorch tensor
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，...
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
二、pytorch中的深拷贝、浅拷贝 1. inplace = True 2. .Tensor、.tensor、.from_numpy、.as_tensor的区别 3. .detach()和.clone() 4. contiguous函数 前言 本文将介绍在python编程过程中遇到的各种赋值、浅拷贝、深拷贝之间的差异,同时介绍pytorch中的浅拷贝、深拷贝操作 ...