.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。 AI检测代码解析 import torch x= torch.tensor([2., 4.], requires_grad=True...
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) a.copy_(b)prin...
import copy l1 = [1, 2, 3, [11, 22, 33]] l2 = copy.deepcopy(l1) print(l1,'>>>',l2) l2[3][0] = 1111 print(l1,">>>",l2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 继续努力,终成大器!
因此在PyTorch中使用copy.deepcopy()时,评估准确性、性能和内存消耗之间的权衡是必不可少的。 下面是deepcopy 的使用样例 import torch import copy tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor_copy = copy.deepcopy(tensor) 通过将其第一个元素的值更改为10来修改原始张量对象。 tensor[0] = 10 print(ten...
从已保存文件加载一个Tensor 当然,这大概也是一段计算机程序中所能创建数据的三种通用方式了,比如基于NumPy创建一个Array其实大体也是这三种方式。 下面依次予以介绍。 1.从已有其他数据结构转化创建为Tensor 这可能是实际应用中最常用的一种形式,比如从一个列表、从一个NumPy的array中读取数据,而后生成一个新的Tensor...
量化参数即可以基于整个网络层全部权重张量(即Per-Tensor),也可以基于每个通道单独计算。在整个网络层权重张量中,相同的剪切范围应用于一层中的所有通道,而Per-Channel的量化方式则每个通道单独计算量化参数。 对于权重量化,symmetric-per-channel量化提供更好的精度;per-tensor量化表现欠佳,可能是因为batch-norm折叠跨通道...
tensor([[ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]], device='cuda:0') 可以看到,由于任务非常简单,通过20epoch的简单训练,loss已经收敛到很低。 测试用例[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 的预测结果为[2,3,4,5,6,7,8,9,10],符合预期,说明我们的Transformer模型搭建正确了,成功～ ...
创建tensor: 1.numpy向量转tensor: a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表转tensor: a=torch.tensor([2,2]) b=torch.FloatTensor([2,2.])#不常用 c=torch.tenso
PyTorch Tensor在Python中的继承体系 在Gemfield:详解Pytorch中的网络构造 一文中,gemfield提到过,所有可学习的参数(如weights和bias)的类型都是Parameter类,Parameter的父类正是torch.Tensor类(Parameter和torch.Tensor的区别只有4个:Parameter重新实现了序列化、如何print、deep copy、requires_grad默认True),而torch.Tensor...
二者与上述方法最大的不同在于它们返回的Tensor与原有数据是共享内存的,而前述的tensor函数和Tensor类则是copy后创建一个新的对象。举个例子来说: 图片 2.随机初始化一个Tensor 随机初始化也是一种常用的形式,比如在搭建一个神经网络模型中,其实在添加了一个模块的背后也自动随机初始化了该模块的权重。整体而言,...