clone提供了非数据共享的梯度追溯功能,而detach又“舍弃”了梯度功能,因此clone和detach意味着着只做简单的数据复制,既不数据共享,也不对梯度共享,从此两个张量无关联。 置于是先clone还是先detach,其返回值一样,一般采用tensor.clone().detach()。 4. new_tensor new_tensor可以将源张量中的数据复制到目标张量(数...
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_(...
.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 = ...
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...
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: ...
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...
clone是对被调Tensor进行深拷贝,detach是对被调Tensor进行浅拷贝,同时对生成的张量不提供梯度计算,即requires_grad属性为False。其API是:Tensor.clone(*, memory_format=torch.preserve_format),Tensor.detach(),下面请看具体例子: 在该例中,我们从from_numpy接口引入一个1*3的Tensor,调用该Tensor的clone与detach方法...
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_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]) ...
使用clone还有一个好处是会被记录在计算图中,即梯度回传到副本时也会传到源Tensor。 另外一个常用的函数就是item(), 它可以将一个标量Tensor转换成一个Python number: x = torch.randn(1) print(x) print(x.item()) PyTorch中的Tensor支持超过一百种操作,包括转置、索引、切片、数学运算、线性代数、随机数等...