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...
因此在PyTorch中使用copy.deepcopy()时,评估准确性、性能和内存消耗之间的权衡是必不可少的。 下面是deepcopy 的使用样例 import torch import copy tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor_copy = copy.deepcopy(tensor) 通过将其第一个元素的值更改为10来修改原始张量对象。 tensor[0] = 10 print(ten...
copy_()同样将源张量中的数据复制到目标张量(数据不共享),其device,dtype和requires_grad一般都保留目标张量的设定,仅仅进行数据复制,同时其支持broadcast操作。 importtorch a= torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]], device="cuda") b= torch.tensor([7.0,8.0,9.0], requires_grad=True) a.copy_(b)prin...
copy_()函数是需要一个目标tensor,也就是说需要先构建b,然后将a拷贝给b,而clone操作则不需要。 copy_()函数完成与clone()函数 类似的功能,但也存在区别。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...
PyTorch Tensor在Python中的继承体系 在Gemfield:详解Pytorch中的网络构造 一文中,gemfield提到过,所有可学习的参数(如weights和bias)的类型都是Parameter类,Parameter的父类正是torch.Tensor类(Parameter和torch.Tensor的区别只有4个:Parameter重新实现了序列化、如何print、deep copy、requires_grad默认True),而torch.Tensor...
当 import torch 时,会在对应的的 "__init__.py" 中调用 from .tensor import Tensor 这便是 Tensor 的实现。 torch/tensor.py ... 41 class Tensor(torch._C._TensorBase): 42 def __deepcopy__(self, memo): ... 可见,Tensor 继承自 _C module 的 _TensorBase class。 _TensorBase 是在c++ ...
Pytorch中拷贝数据的常用方法有哪些? 在Pytorch中使用copy.deepcopy()拷贝数据有什么注意事项? 本文记录Pytorch拷贝数据的几种方法,clone(), detach(), new_tensor(), copy_()。 1、clone() clone()函数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。 代码语言:java...
在Python API 方面:修复了 python deepcopy 以正确复制 Tensor 对象上的所有属性,此更改可确保 Tensor 上的 deepcopy 操作能正确复制所有属性(而不仅仅是普通的 Tensor 属性)。在torch.linspace 和 torch.logspace 中,steps 参数不再是可选的。此参数在 PyTorch 1.10.2 中默认为 100,但已被弃用。在 PyTorch ...
量化参数即可以基于整个网络层全部权重张量(即Per-Tensor),也可以基于每个通道单独计算。在整个网络层权重张量中,相同的剪切范围应用于一层中的所有通道,而Per-Channel的量化方式则每个通道单独计算量化参数。 对于权重量化,symmetric-per-channel量化提供更好的精度;per-tensor量化表现欠佳,可能是因为batch-norm折叠跨通道...
tensor([[ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]], device='cuda:0') 可以看到,由于任务非常简单,通过20epoch的简单训练,loss已经收敛到很低。 测试用例[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 的预测结果为[2,3,4,5,6,7,8,9,10],符合预期,说明我们的Transformer模型搭建正确了,成功～ ...