tensor 概念再怎么高级也只是一个数据结构,一个类,怎么创建这个对象,有下面几种方式。 直接创建 pytorch 提供的创建tensor的方式 torch.tensor(data, dtype=None, device=None,requires_grad=False) data - 可以是list, tuple, numpy array, scalar或其他类型 dtype - 可以返回想要的tensor类型 device - 可以指定...
grad_fn .is_leaf 每个Tensor都有一个.grad_fn属性,该属性即创建该Tensor的Function, 就是说该Tensor是不是通过某些运算得到的,若是,则grad_fn返回一个与这些运算相关的对象,否则是None。 直接创建的,所以它没有grad_fn, 而y是通过一个加法操作创建的,所以它有一个为<AddBackward>的grad_fn。 直接创建的称...
autograd.Variable 是包的中央类, 它包裹着Tensor, 支持几乎所有Tensor的操作,并附加额外的属性, 在进行操作以后, 通过调用.backward()来计算梯度, 通过.data来访问原始raw data (tensor), 并将变量梯度累加到.grad。 调用.backward()时,开始反向传播,Autograd 会为每个模型参数计算梯度并将其存储在参数的.grad属性...
device('cuda:0'), requires_grad=True) zeros, zeros_like, ones, ones_like:这四个函数是快速的创建tensor,zeros和ones分别创建为0或者为1的tensor,zeros_like和ones_like也是创建为0或者为1的tensor,不同的是zeros_like和ones_like需要tensor作为输入,like的意思是类似,类似输入tensor的shape,这样就无须预先...
RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 如果您在预测中调用.detach(),将删除梯度。由于您首先从模型中获取索引,然后尝试反向传播错误,因此我建议 prediction = policy_model(torch.from_numpy(indices)) ...
print(y.grad_fn) #对y进行更多操作 z = y * y * 3 out = z.mean() print(z, out) 上述操作的结果如下: tensor([[1., 1.], [1., 1.]], requires_grad=True) tensor([[3., 3.], [3., 3.]], grad_fn=<AddBackward0>) ...
torch.no_grad()是告诉PyTorch我们不需要计算梯度,因为我们不需要进行模型优化。 6.2 模型预测 下面我们来使用训练好的模型进行预测。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 预测一个 100 平方米的房子的价格 area = torch.tensor([100.0]) area = (area - torch.mean(inputs)) / torch....
Listing2-2The Shape of a Tensor 我们可以尝试更多不同形状的例子。清单 2-3 探究不同形状的张量。 In [1]: b = torch.tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4],[0.5,0.6]]) In [2]: b Out[2]: tensor([[0.1000,0.2000], [0.3000,0.4000],
new_data_tensor=new_data_tensor.view(new_data_tensor.size(0),-1)# 进行预测withtorch.no_grad():# 关闭梯度计算 predictions=wqrf(new_data_tensor)# 重塑预测结果以匹配每个样本有两个3维向量的输出 predictions=predictions.view(predictions.size(0),2,-1)# 打印预测结果print('预测结果:',predictions...
weight_decay=wt_decay)# 学习率衰减# scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.8)# 逐轮训练forepochinrange(epochs):# 记录损失值loss_rate = # scheduler.step() # 学习率衰减model.train() # 模型训练forimages, labelsintrain_loader:# 梯度清零optimizer.zero_grad(...