var = Variable(data, requires_grad=True) print(var) # out tensor([1., 2., 3.],requires_grad=True) Variable() 的属性 (1)requires_grad:requires_grad 是一个布尔值属性,表示该 Variable 是否需要计算梯度。如果 requires_grad=True,则该 Variable 会在计算过程中记录所有操作并构建计算图,反向传播时...
variable = Variable(tensor,requires_grad=True) 1. 2. 3. 4. 5. 本次运行结果与未添加参数有所不同,这一次的variable变量中封装了对tensor的操作,即自动求导操作。 接下来介绍自动求导是如何完成的。 import torch from torch.autograd import Variable tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) variab...
在我查阅PyTorch的官方文档之后,发现Variable已经被放弃使用了,因为tensor自己已经支持自动求导的功能了,只要把requires_grad属性设置成True就可以了,所以下次见到Variable可以大胆地更改代码 例如之前的代码可以改成 1 2 3 4 5 6 7 importtorch tensor=torch.FloatTensor([[1,2], [3,4]]) tensor.requires_grad=...
Variable这个篮子里除了装了tensor外还有requires_grad参数,表示是否需要对其求导,默认为False Variable这个篮子呢,自身有一些属性 比如grad,梯度variable.grad是d(y)/d(variable)保存的是变量y对variable变量的梯度值,如果requires_grad参数为False,所以variable.grad返回值为None,如果为True,返回值就为对variable的梯度值...
tensor([[0., 1., 2., 3.], [4., 5., 6., 7.]]) False True 由上面可以看出,Tensor完全可以取代Variable。 下面给出官方文档: # 默认创建requires_grad = False的Tensorx = torch . ones ( 1 )# create a tensor with requires_grad=False (default)x . requires_grad# out: False# 创建另...
tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) # 把鸡蛋放到篮子里, requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度 variable = Variable(tensor, requires_grad=True) print(tensor) """ 1 2 3 4 [torch.FloatTensorof size 2x2] """ ...
x = Variable(tensor, requires_grad =True) Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tensor,与data形状一致 grad_fn:指向Function对象,用于反向传播的梯度计算之用 用法: importtorchfromtorch.autogradimportVariablex=Variable(torch.one(2,2), requires...
x = Variable(tensor, requires_grad = True) 参数: tensor:要封装的张量 requires_grad:bool,是否要求计算导数 属性: data:tensor张量,数据本体 grad:存储的导数值,保存了data的梯度,与data形状一致 grad_fn:计算图箭头,指向Function对象,用于反向传播的梯度计算之用。旧版本中为creator ...
# 把鸡蛋放到篮子里, requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度 7 variable=Variable(tensor,requires_grad=True) 8 9 print(tensor) 10 """ 11 1 2 12 3 4 13 [torch.FloatTensor of size 2x2] 14 """ 15 16 print(variable) ...
x=Variable(torch.Tensor([1,2,3]),requires_grad=True) #参数1:tensor对象 #参数2:二者不能同时使用,requires_grad默认是false 使用variable对象求导: 求导使用的计算图: 例:z=w*x+b的计算图,z为根节点,b,w,x为叶子结点 反向传播:从根结点出发,到叶子结点 ...