# layout:内存中布局形式,有strided,sparse_coo等 # device:所在设备,CPU/GPU # requires_grad:是否需要梯度 # dtype:数据类型。 # 2 依据其他数据的形状创建全0张量 torch.zeros_like( input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=Fals
pytorch API documentation 0.4.1 and 0.1.11 Python API torch torch.nn torch.nn.functional torch.Tensor Tensor Attributes torch.autograd torch.cuda torch.distributed torch.distributions torch.hub torch.jit torch.nn.init torch.onnx torch.optim Quantization torch.random torch.sparse torch.Storage torch....
它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout...
ensor记录了很多和grad相关的变量:_grad,_grad_fn,grad,grad_fn,requires_grad;和GPU相关的变量:device,is_cuda;还有与数据结构有关的:is_leaf,is_sparse。这意味着Pytorch从一开始就是为了深度学习而准备的。 初始化方法 x = torch.tensor([5.5, 3]) x = torch.rand(5, 3) x = torch.empty(5, 3)...
PyTorch 1.5 or higher (1.4 and 1.3.1 should also be working but are not actively supported moving forward) MinkowskiEngine (optional) seeherefor installation instructions Install with pip install torch pip install torch-points3d Project structure ...
dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=...
函数（torch.nn.functional）：使用函数式（无状态）方法，需要传递所有参数，包括权重和偏置。提供了更高...
在PyTorch中,nn.X都有对应的函数版本F.X，但是并不是所有的F.X均可以用于forward或其它代码段中，...