y1 = torch.ones(100) # 类型1 y data (tensor), shape=(100, 1) # 注意 x, y 数据的数据形式是一定要像下面一样 (torch.cat 是在合并数据) x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor) # FloatTensor = 32-bit floating y = torch.cat((y0, y1), ).type(torch.LongTensor) #...
Tensor, use .retain_grad() on the non-leaf Tensor. If you access the non-leaf Tensor by ...
[1.0.0_core_r0.6.0]bugfix:调用save_tensors_hook接口导致weight没有main_grad属性 此Pull Request 需要通过一些审核项 类型指派人员状态 审查已完成(0/0) 测试已完成(0/0) 提交于 2024-11-18(1) [1.0.0_core_r0.6.0]bugfix:调用save_tensors_hook接口导致weight没有main_grad属性 ...
区分torch.Tensor与torch.tensortorch.Tensor() # same as torch.FloatTensor而torch.tensor() # also has arguments like dtype, requires_grad综上,torch.Tensor()无dtype等数据属性,默认返回的dtype就是torch.float32,建议使用torch.tensor(),囊括torch.Tensor()的功能,使用更灵活且方便。reference:链接 发布于 ...