python可变数据类型有list,dict,set, 而不可变数据类型有int,float,str,tuple。对于可变数据类型来说,直接使用等号就是建立了一个引用,相当于浅复制,如果要实现深复制则需要使用copy包中的deepcopy方法 假如python对象中既含有可变数据类型,又包含不可变数据类型,那么不同的复制方法会有不同的区别 imp...
3、torch进行数据的深拷贝: 其中使用到tensor里面的内建函数clone();例如: new_tensor=x.clone() #如果x有梯度信息,则会把其梯度也拷贝了。增加了程序空间占用,不好。 1. 其中如果是python里的数据例如列表、元组、numpy里的数据要进行深拷贝则是使用copy.deepcopy()例如: if n_samples_for_each_video == ...
z3 的计算结果是相同的 z1 = tensor * tensor z2 = tensor.mul(tensor) z3 = torch.rand_lik...
copy_()函数的调用对象既然是目标tensor,那么就需要我们预先已有一个目标tensor(clone()就不需要),源tensor的尺度需要可以广播到目标tensor的尺度。 importtorcha=torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)b=torch.empty_like(a).copy_(a)print(a.data_ptr())# 1597834661312print(b.data_ptr())# 15...
save(my_tensor, f, _use_new_zipfile_serialization=True) with open('my_tensor_%s.pt' % device, "wb") as out_f: # Copy the BytesIO stream to the output file out_f.write(f.getbuffer()) if __name__ == '__main__': save_tensor('cpu') 这里以导出 cpu tensor 为例,cuda tensor...
copy_()同样将源张量中的数据复制到目标张量(数据不共享),其device,dtype和requires_grad一般都保留目标张量的设定,仅仅进行数据复制,同时其支持broadcast操作。 importtorch a= torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]], device="cuda") b= torch.tensor([7.0,8.0,9.0], requires_grad=True) ...
grad_h=grad_h_relu.clone() # copy一份,硬拷贝 可以用这样的代码测试 a=torch.Tensor(3) b=a.clone() b[2]=100 b[2] b[2] grad_h[h< 0] =0 grad_w1=x.t().mm(grad_h) #x.t()表示x的转置,x没变;如果想改变x,x.t_() _表示原地操作#Update weights using gradient descentw1 -=...
print(tensor_copy) # Output: tensor([1, 2, 3])PyTorch中的clone() 在PyTorch 中, 是一个用于创建张量副本的方法。它可以在计算图中生成一个新的张量,该张量与原始张量具有相同的数据和形状,但是不共享内存。 方法主要用于以下两个方面: 创建独立副本:使用 方法可以创建一个新的张量,它与原始张量完全独立。
In[84]:print(a)tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])# 试试reshape函数: In[86]:torch.reshape(a,[5,2])Out[86]:tensor([[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9]])# a的形状依然不会变化: In[87]:a Out[87]:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) ...
SBP 逻辑与物理 Tensor 的对应关系（SBP 描述了 逻辑上的 Tensor 和 物理上的 Tensor 的映射关系。SBP 全称叫做 SbpParallel，是三种基础映射的首字母组合：Split、Broadcast、Partial，其中 Partial 是一个 reduce 操作，包括 PartialSum、PartialMin、PartialMax等）采用这样一套简洁设计可解决分布式并行的各种难题，...