在pytorch 0.4.0版本更新后,Variable已经合并到了Tensor中,Tensor具有下文提到的Variable所有属性。创建Tensor时,只需设置属性requires_grad即可指定该Tensor完成autograd。 data:保存Variable所包含的Tensor grad:保存data对应的梯度,形状与data一致 grad_fn: 指向一个Function,记录Variable的操作历史,用于构建计算图 计算图...
new_tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_full(size, fill_value, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_empty(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_ones(size, dtype=None, device=None, requires_grad=Fal...
torch.autograd.grad_mode (设置是否需要梯度) model.eval() 与 torch.no_grad() torch.autograd.profiler (提供 function 级别的统计信息) 「下面使用 Autograd 进行反向传播。」 如果requires_grad=True,则 Tensor 对象会跟踪它是如何创建的。 复制 x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad =True)...
因此tensor.new_tensor(x) 等效于 x.clone().detach();tensor.new_tensor(x,requires_grad=True)等效于x.clone().detach().requires_grad_(True)。建议使用clone()和 detach()。 2new_full(size,fill_value,dtype=None,device=None,requires_grad=False)→ Tensor 返回size大小的值为fill_value的tensor。默...
把数据转换成一个torch.Tensor。如果数据已经是一个具有相同dtype和设备的张量,则不进行复制,否则,如果数据张量requires_grad=True,则返回一个新的张量,并保留计算图。类似地,如果数据是相应dtype的ndarray,而设备是cpu,则不执行复制。不会复制,是指修改torch.as_tensor()返回的tensor,原数据也会被修改 ...
requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作,默认为False 需要注意的是,torch.tensor 总是会复制 data, 如果你想避免复制,可以使 torch.Tensor. detach(),如果是从 numpy 中获得数据,那么你可以用 torch.from_numpy(), 注from_numpy() 是共享内存的 ...
torch.ones(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) torch.ones_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) torch.eye(n, m=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) ...
'nan_to_num_', 'ne_', 'neg_', 'negative_', 'nextafter_', 'normal_', 'not_equal_', 'polygamma_', 'pow_', 'put_', 'rad2deg_', 'random_', 'reciprocal_', 'relu_', 'remainder_', 'rename_', 'renorm_', 'requires_grad_', ...
torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. pin_memor用于实现锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)从其他形式转换⽽来：torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None)torch.from_numpy(ndarray)创建特殊值组成的tensor：torch.zeros(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)torch.zeros_...