Pytorch中clone(),copy_(),detach(),.data (1)clone()函数;创建一个tensor与源tensor有相同的shape,dtype和device,不共享内存地址,但新tensor的梯度会叠加在源tensor上。 import torch a =torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True) b = a.clone() print(a.data_ptr()) # 3004830353216 print(b....
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) 结果: tensor(3., requires_grad=True) tensor(2., grad_fn=<AddBac...
.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。 import torch x= torch.tensor([2., 4.], requires_grad=True) clone_x = ...
# 复制 tensor_a,创建一个新的张量 tensor_copytensor_copy=tensor_a.clone()# 输出tensor_copy以检查结果print("Copied tensor_copy:",tensor_copy) 1. 2. 3. 4. 步骤3:创建另一个张量 我们需要创建另一个张量tensor_b,并可以根据具体的需求给定不同的值。 # 创建一个新的张量 tensor_b,包含元素 4,...
grad_fn=<CloneBackward>表示clone后的返回值是个中间变量,因此支持梯度的回溯。 a = torch.tensor([[ 1.,2.,3.],[4.,5.,6.]], requires_grad=True)print(a)b=a.detach().clone()print(b)"""tensor([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]], requires_grad=True)tensor([[1., 2., ...
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。
tensor_copy=copy.deepcopy(tensor) 接下来,我们用来copy.deepcopy()创建张量对象的深层副本。我们将复制的张量分配给tensor_copy。 # Modifying the original tensor tensor[0]=10 在这里,我们修改原始张量对象,将其第一个元素的值更改为 10。 print(tensor)# Output:tensor([10,2,3]) ...
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 a = torch.tensor([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]], requires_grad=True)print(a)b=a.clone()print(b)"""tensor([[1., 2., 3.],[4., 5., 6.]], ...
.clone() 与 .detach() 对比 .detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,与旧的tensor共享内存,脱离计算图,不会牵扯梯度计算。 而.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,即值为None。 copy_(): 先创建一个tensor然后再原位操作,把其他的tensor的值复制过来,梯度过程和clone一...
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...