1.加减乘除 torch.add()torch.add(input, alpha=1, other, out=None)功能:逐元素计算input+alpha × other input : 第一个张量 alpha : 乘项因子 other : 第二个张量 torch.addcdiv()加法集合除法 outi=inputi+value×tensoritensor2i torch.addcmul()加法集合乘法torch.addcmul(input, value=1, tensor1...
torch.add(a,b)print(a)print(b)# outputtensor([[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]])tensor([[2.,2.,2.,2.],[2.,2.,2.,2.],[2.,2.,2.,2.]]) 可以发现,torch.add操作执行后,a和b的值都没有改变,而操作结果也并没有被保存下来,这是因为add函数返回了...
x2 = torch.tensor([-1,-2]) y = torch.add(x1, x2, alpha=2) print(y) # tensor([0, 0]) 减法: -/sub()/subtract() torch.sub(input, other, *, alpha=1, out=None) torch.subtract(input, other, *, alpha=1, out=None) 两个相同形状的张量相减。 import torch x1 = torch.tensor...
（个人推荐tf、torch、paddle）1、TensoflowTensorFlow由Google智能机器研究部门研发；TensorFlow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布，相继支持了Java、Go、R和Haskell API的alpha版本。2.0版本又把Keras的相关API都嵌入到tf中，使得其功能更加强大。但由于版本变动过大，因此1.0版本的代码在2.0版本好多都报错...
torch.add() language troch.add(input, other, *, alpha=1, out=None) 计算公式:out = input + alpha * other torch.addcdiv() language torch.addcdiv(input, tensor1, tensor2, *, value=1, out=None) 计算公式:out = input + value * (tensor1 / tensor2) ...
torch.addcmul() : out = input + value x tensor1 x tensor2 input:第一个张量 alpha:乘项因子 other:第二个张量 torch.add(input, alpha=1, other, out=None) 1. 2. 3. 4. 具体的代码示例如下: import numpy as np import torch flag = True ...
PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段,在参考资料[1](张皓:PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补,方便使用时查阅。 1 『基本配置』 导入包和版本查询 import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)prin...
struct AddBackward0 : public TraceableFunction { using TraceableFunction::TraceableFunction; variable_list apply(variable_list&& grads) override; Scalar alpha; }; 这些apply函数是Function的灵魂,是反向传播计算时候的核心执行逻辑。 Engine Engine类实现了从输出的var...
输出_3 = torch.tanh(torch.add(_1, h, alpha=1))中可以看出,add操作是在_1和h上执行的,而不是在_2和h上执行的,也就是说,使用torch.jit.trace时,MyDecisionGate中的forward过程被被忽略了,原因就在于torch.jit.trace只记录在给定输入下模型实际执行的操作。那么MyDecisionGate的forward函数中包含了判断语句...
TensorFlow由Google智能机器研究部门研发;TensorFlow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布,相继支持了Java、Go、R和Haskell API的alpha版本。2.0版本又把Keras的相关API都嵌入到tf中,使得其功能更加强大。但由于版本变动过大,因此1.0版本的代码在2.0版本好多都报错,造成版本升级迭代困难。 在2017年,Tensorflow独占鳌头...