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_(a)print(a.data_ptr())# 1597834661312print(b.data_ptr())# 15...
data *= 3 b += 1 print(a) # tensor(3., requires_grad=True) print(b) print(c) ''' 输出结果: tensor(3., requires_grad=True) tensor(2., grad_fn=<AddBackward0>) tensor(3.) # detach()后的值随着a的变化出现变化 ''' grad_fn=<CloneBackward>,表示clone后的返回值是个中间变量,因...
一、直接创建 1.1 通过torch.tensor创建张量 torch.tensor( data,dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) 1. 2. 3. 4. 5. data:数据,可以是list,numpy dtype:数据类型,默认与data一致 device:所在设备,cuda/cpu requires_grad:是否需要梯度 pin_memory:是否存于锁页内存 1. 2....
结果: before changed: tensor([0, 1, 2, 3]) tensor([0., 1., 2., 3.]) tensor([0, 1, 2, 3]) tensor([0, 1, 2, 3]) changed: tensor([3, 2, 1, 0]) tensor([0., 1., 2., 3.]) tensor([0, 1, 2, 3]) tensor([3, 2, 1, 0]) 3. .detach()和.clone() .clo...
a.data *=2 print(a)# tensor(4., requires_grad=True) print(a_)# tensor(4.) 综上论述,detach操作在共享数据内存的脱离计算图,所以常用在神经网络中仅要利用张量数值,而不需要追踪导数的场景下。 3. clone和detach联合使用 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...
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...
pin_memory_device(str,optional) – the data loader will copy Tensors into device pinned memory before returning them if pin_memory is set to true.
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=<AddBackward0>) tensor(3.) Copy_(): 比如x4.copy_(x2), 将x2的数据复制到x4,并且会修改计算图,使得反向传播自动计算梯度时,计算出x4的梯度后再继续前向...
数据并行（Data Parallelism）模型并行（Tensor Model Parallelism）流水并行（Pipeline Model Parallelism）其中，数据并行是最常见的并行方式。而模型并行是对某一层（如 Linear/Dense Layer 里的 Variable ）的模型 Tensor 切分，从而将大的模型 Tensor 分成多个相对较小的 Tensor 进行并行计算；流水并行，是将整个网络...
使用torch库中的函数tensor将一个二维python列表转换为一个二维的张量。 通过Numpy数组(ndarray)转换为张量: ndarray和张量(tensor)之间是支持相互转换的 np_array = np.array(data)x_np = torch.from_numpy(np_array) 通过已有的张量生成新的张量: