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 = ...
可以用 .numpy() 方法从 Tensor 得到 numpy 数组,也可以用 torch.from_numpy 从numpy 数组得到Tensor。这两种方法关联的 Tensor 和 numpy 数组是共享数据内存的。可以用张量的 clone方法拷贝张量,中断这种关联。 arr = np.random.rand(4,5) print(type(arr)) tensor1 = torch.from_numpy(arr) print(type(...
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., ...
# 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。
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。
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...
# Operation | New/Shared memory | Still in computation graph |tensor.clone() # | New | Yes |tensor.detach() # | Shared | No |tensor.detach.clone()() # | New | No | br 张量拼接 '''注意torch.cat和torch.stack的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接,而...