如果使用torch当中的函数进行计算的话,它还支持out参数,允许我们传入一个tensor,它会将计算结果存储tensor当中。 除此之外,它还允许我们进行inplace操作,也就是在原tensor值的基础上直接修改,而不是通过函数值返回。和Numpy当中传入inplace参数的设计不同,Tensor当中是通过api区分的,在原函数名下增加一个下划线即是in...
当然一遍搞不定两遍三遍也差不多了～ 这样以后,面试时被问到反向传播、tensor、计算图和autograd的底层原理,你不会慌～当然,我们的主要目的,在于能从底层大致理解整个深度学习框架的设计原理,实现方式,这样在模型训练和优化时,能做到心中有谱! 本文主要内容: 1.前向传播、反向传播和计算图 2.pytorch中的Tensor 3...
;template<typenameT>autoTensor::register_hook(T&&hook)const->Tensor::hook_return_void_t<T>{// Return the grad argument in case of a hook with void return type to have an// std::function with Tensor return typestatic_assert(std::is_same<decltype(hook(Tensor())),void>::value,"Expected...
例如,当从另一个 THPTensor y 创建 THPTensor x 时,我们将新创建的 THPTensor 的 cdata 字段值设置为以 y 的底层 TH Tensor 作为参数并调用 THTensor_(newWithTensor)返回的结果。这一过程中有内存大小、存储、NumPy 数组和序列的类似的构造函数。 注意,我们只使用了 tp_new 函数,而不是同时使用 tp_new ...
这当中的原理也很简单,因为在Python的List当中,每一个元素其实都是一个对象。即使我们存储的是一个int或者是float,Python都会将它们封装成一个对象,这会带来额外的开销。如果只是少量的数据影响不大,如果是上百万甚至是更大的量级,那么两者的差距就会非常大。另外一点就是tensor库的底层也是C和C++,运行效率显然...
实际操作时看似与Numpy数组等类似,但原理有很大区别。 张量的索引与运算 张量索引与数组类似 张量内的对象必须都是相同类型的数字 使用dtype来制定包含在张量中的数据类型,如tensor(), zeros()和ones()函数。可能取值有 torch.float torch.double torch.half torch.int8 torch.unit8 torch.int16 torch.int32 tor...
可以通过调用Tensor上的.backward()实现求导。但是如果这个张量是标量(只有一个元素数据),不需要对backward()单独定义任何变量;但是元素很多的时候,需要制定gradient变量来保证张量的维度保持不变。 import torch 1. 创建一个张量并设定requires_grad=True来跟踪实施在上面的计算: ...
我们根据导入的Tensor去查看这部分代码在python中的实现,从中我们可以看到,在_tensor.py这个文件中的第84行到1190行都是Tensor在python中的定义。 classTensor(torch._C._TensorBase):def__deepcopy__(self,memo):ifhas_torch_function_unary(self):returnhandle_torch_function(Tensor.__deepcopy__,(self,),se...