调用copy_()的对象是目标tensor,参数是复制操作from的tensor,最后会返回目标tensor;而clone()的调用对象为源tensor,返回一个新tensor。当然clone()函数也可以采用torch.clone()调用,将源tensor作为参数。 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...
clone后的数据和原tensor不共享内存,detach后的数据和原tensor共享内存(当对detach后的数据或原tensor进行in-place(不创建新的内存空间,在原内存空间操作)操作时,会导致另一个变量的数值也改变) 首先讲解什么样的操作是in-place操作: 对可变对象进行操作是in-place操作,如:a[0]=a[0]+1 对不可变对象来说,a+=...
importtorch# 创建一个张量,包含元素 1, 2, 3tensor_a=torch.tensor([1,2,3])# 输出tensor_a以检查结果print("Initial tensor_a:",tensor_a) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤2:复制张量 为了避免对原始张量tensor_a的修改,我们可以使用clone()方法进行张量的复制。 # 复制 tensor_a,创建一个新的张量 t...
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。 clone clone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存,但是仍然留在计算图中。 detach detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存,新的tensor会脱离计算图,不会牵扯梯度计算。此外,一些原地操作(in...
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。 clone clone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存,但是仍然留在计算图中。 detach detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存,新的tensor会脱离计算图,不会牵扯梯度计算。此外,一些原地操作(in...
clone(): 表示clone后的返回值是个中间变量,因此支持梯度的回溯。clone操作在一定程度上可以视为是一个identity-mapping函数 检测: importtorch a= torch.tensor(1.0, requires_grad=True) b=a.clone() c=a.detach() a.data*= 3b+= 1print(a)#tensor(3., requires_grad=True)print(b)print(c) ...
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: ...
clone()的使用示例: import torch # Create a PyTorch tensor original_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # Clone the tensor using the clone() method cloned_tensor = original_tensor.clone() # Modify the cloned tensor cloned_tensor[0] = 10 ...
clone是tensor的方法,copy是numpy的方法。 【总结】 记不清的话,就记住,tensor()数据拷贝了,.numpy()共享内存就行了。 2.2 两者区别 【命名】 虽然PyTorch实现了Numpy的很多功能,但是相同的功能却有着不同的命名方式,这让使用者迷惑。 例如创建随机张量的时候: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
# torch-Tensor本文章旨在说明torch的张量和张量运算。主要包括torch文档中torch.Tensor,Tensor Attribute这两章,以及torch这章中Tensors和Math operations两节。## 一种数据结构torch中的Tensor(张量)是一切运算的基础。这是一种由torch提供的数据结构。它和Python内置