in-place修改会在两个tensor上同时体现(因为它们共享data tensor),可能会导致错误。 3.1tensor.data与 tensor.detach()区别 .data得到 tensor的数据 +requires_grad=False的版本,而且两者共享存储空间,也就是如果修改其中一个,另一个也会变。这样有些时候是不安全的,因为x.data不能被 autograd 追踪求微分。所以使...
不同点: data是一个属性,.detach()是一个方法;data是不安全的,.detach()是安全的; >>> a = torch.tensor([1,2,3.], requires_grad =True)>>> out = a.sigmoid()>>> c = out.data>>> c.zero_()tensor([ 0., 0., 0.])>>> out# out的数值被c.zero_()修改tensor([ 0., 0., 0...
Tensor 和tensor是深拷贝,在内存中创建一个额外的数据副本,不共享内存,所以不受数组改变的影响。 from_numpy和as_tensor是浅拷贝,在内存中共享数据,他们不同之处就是在于对内存的共享。 import torch import numpy as np data = np.array([1, 2, 3]) Tensor = torch.Tensor(data) tensor = torch.tensor(...
PyTorch中tensor.detach（）和tensor.data的区别详解PyTorch0.4中，.data 仍保留，但建议使⽤ .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加⼊到x的计算历史⾥，且require s_grad = False, 这样有些时候是不安全的, 因为 x.data 不能被 autograd 追踪求微分。.detach() 返回相同...
tensor.detach() 和 tensor.data 的区别 x.data和x.detach()新分离出来的tensor的requires_grad=False,即不可求导时两者之间没有区别,但是当当requires_grad=True的时候的两者之间的是有不同:x.data不能被autograd追踪求微分,但是x.detach可以被autograd()追踪求导。
PyTorch 中 Tensor 的 data 属性与 item 的区别 在使用 PyTorch 进行深度学习时,我们经常会操作 Tensor,而 Tensor 在 PyTorch 中是一个非常核心的概念。Tensor 不仅用于存储和处理数据,还对计算图的构建和梯度计算起着重要作用。在处理 Tensor 时,经常会遇到data属性和item()方法。这两者看似相似,但却有显著的区...
(1)tensor .data 返回和 x 的相同数据 tensor,而且这个新的tensor和原来的tensor是共用数据的,一者改变,另一者也会跟着改变,而且新分离得到的tensor的require s_grad = False, 即不可求导的。(这一点其实detach是一样的) (2)使用tensor.data的局限性。文档中说使用tensor.data是不安全的, 因为 x.data 不...
Tensor和tensor的区别 本文列举的框架源码基于PyTorch1.0,交互语句在0.4.1上测试通过 import torch 在PyTorch中,Tensor和tensor都能用于生成新的张量: >>> a=torch.Tensor([1,2]) >>> a tensor([1., 2.]) >>> a=torch.tensor([1,2]) >>> a ...
二者的区别 torch.Tensor是默认的tensor类型（torch.FloatTensor）的简称，它是一个类，也就是说使用它只能创建torch.FloatTensot类型 torch.tensor是一个方法，它根据参数data创建Tensor，Tensor类型根据数据进行推断，也就是说当我们没有指定dtype使用它创建的类型和data一致，torch.tensor(data, dtype=None, device=...