Using perfplot, I plotted the timing of various methods to copy a pytorch tensor. y = tensor.new_tensor(x) # method a y = x.clone().detach() # method b y = torch.empty_like(x).copy_(x) # method c y = torch.tensor(x) # method d y = x.detach().clone() # method e ...
detach()操作后的tensor与原始tensor共享数据内存,当原始tensor在计算图中数值发生反向传播等更新之后,detach()的tensor值也发生了改变。 注意: 在pytorch中我们不要直接使用id是否相等来判断tensor是否共享内存,这只是充分条件,因为也许底层共享数据内存,但是仍然是新的tensor,比如detach(),如果我们直接打印id会出现以下情...
.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 = ...
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...
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: ...
【Pytorch 模型训练 Issue】tensor.copy_() 与 直接赋值(=) 对训练耗时的影响 背景 这两天在工作中遇到个有意思的 issue,我们同事发现:在对模型参数做了一系列维度变换操作(i.e. permute, transpose, view, reshap, etc)与值计算之后,再将经过操作后得到的值直接赋值(也就是用 '=')回原模型参数,这样之后...
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，...
本文简要介绍python语言中 torch.Tensor.index_copy_ 的用法。用法:Tensor.index_copy_(dim, index, tensor) → Tensor参数: dim(int) -索引的维度 index(LongTensor) - tensor 的索引可供选择 tensor(Tensor) -包含要复制的值的张量通过按 index 中给出的顺序选择索引,将 tensor 的元素复制到 self 张量中。
pytorch transformer-model Share askedMay 1, 2020 at 16:50 16180 12777 bronze badges 1 Answer Sorted by: 0 I am able to resolve the issue. Solution: custom_embeddings is a vector object so we can not .copy_ from it as it is not tensor. ...
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