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...
在情况二,a,b都指向[1,4,7]的存储空间,此时a[0],a[1],a[2] = 4,5,6改变了存储空间的值,但是a,b此时的存储地址没变,随着存储值的更新,a,b从存储空间索引出的值也一样改变了。第二种是经典的使用赋值方法的浅拷贝方法 2. copy() copy():copy是python中常见的一个函数,它也是属于浅拷贝的一种...
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...
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: ...
Tensor的实现也更加方便我们以视图的观点去看待Tensor,而不是每次对Tensor做出一个操作就需要copy一份拷贝,尤其是在对Tensor做出切片和索引的时候 Tensor的索引 基本索引:使用整数索引来确定具体元素a = torch.tensor([[4.0, 1.0], [5.0, 3.0], [2.0, 1.0]]) a[0][1] # 类似C中数组读取的最基本方式 切...
然后我们将其放到torch.tensor()中,并设定可进行梯度计算: b = torch.tensor(a,requires_grad=True) E:\anaconda2\envs\python36\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: UserWarning: To copy constructfroma tensor, itisrecommended to use sourceTensor.clone().detach()orsourceTensor.clone().detach...
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...
我们也可以直接使用torch.tensor()来定义一个变量,通过指定requires_grad来标明该变量是否能够进行梯度计算并进行更新。 2、tensorflow中的张量 在tensorflow中,可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量,与pytorch旧版本类似的是,tf.constant()对应torch.Tensor(),tf.Variable()对应torch.Variable(),tf.consta...
a[1][0] 3 可以看到,需要2个indexs. 2. pytorch生成tensor 可以使用torch的construct function 和factory function 生成 importtorchimportnumpyasnp data=np.array([1,2,3])print(type(data))# <class 'numpy.ndarray'>print(torch.Tensor(data))# tensor([1., 2., 3.]) construct function copyprint...