1、torch中的copy()和clone() y = torch.Tensor(2,2):copy(x) --- 修改y并不改变原来的x y = x:clone() 修改y也不改变x y = x 修改y这个时候就开始改变x了注意,官网中Returns a clone of a tensor. The memory is copied.内存被复制,也即重新分配了一份内存个y,所以y改变x不改变,对于copy是一样的.copy允许复制的维度不一样,但是元素个...
clone() → Tensor Returns a copy of theselftensor. The copy has the same size anddata type asself. NOTE Unlikecopy_(), this function is recorded in the computation graph. Gradients propagating to thecloned tensor will propagate to the original tensor. 返回一个张量的副本,其与原张量的尺寸和...
torch.Tensor中的clone（）方法 torch.Tensor中的clone（）⽅法 clone() → Tensor Returns a copy of the self tensor. The copy has the same size and data type as self.NOTE Unlike copy_(), this function is recorded in the computation graph. Gradients propagating to the cloned tensor will ...
Z=X.clone() #通过分配新内存,将A的一个副本分配给B 张量的基础计算 运算符:按元素计算(相同形状的张量) 在torch中,标准运算符(+,-,*,/,**)都是按元素计算,我们可以在同一形状的任意两个张量上调用按元素操作。 注意:两个矩阵的按元素乘法称为Hadamard积。 In: x = torch.tensor([1.0, 2, 4, 8]...
1、torch中的view()和reshape()功能相同torch中的view()和reshape()都改变tensor的shape,且共享内存。2、torch中的reshape()和numpy中reshape()功能相同torch中的reshape()和numpy中reshape()都改变shape,且共享内存。3、numpy中view()和reshape()功能不同numpy中 ...
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torch中的copy()和clone() 1、torch中的copy()和clone() y = torch.Tensor(2,2):copy(x) 1 修改y并不改变原来的x y = x:clon
原tensor的requires_grad=False >>> import torch >>> a = torch.tensor(1.0) >>> b = a.clone() >>> id(a), id(b) # a和b不是同一个对象 (140191169099168, 140191154762208) >>> a.data_ptr(), b.data_ptr() # 也不指向同一块内存地址 (94724519502912, 94724519533952) >>> a.requires_...
y = x:clone() 修改y也不改变x y = x 修改y这个时候就开始改变x了 注意,官网中Returns a clone of a tensor. The memory is copied.内存被复制,也即重新分配了一份内存个y,所以y改变x不改变,对于copy是一样的.copy允许复制的维度不一样,但是元素个数必须是相同的。
When data is a tensor x, torch.tensor() reads out ‘the data’ from whatever it is passed, and constructs a leaf variable. Therefore torch.tensor(x) is equivalent to x.clone().detach() and torch.tensor(x, requires_grad=True) is equivalent to x.clone().detach().requires_grad_(True...