原文:『PyTorch』第五弹_深入理解Tensor对象_中下:数学计算以及numpy比较_&_广播原理简介

一 简单数学操作 逐元素操作 t.clamp a,min ,max 近似于tf.clip by value A, min, max ,修剪值域。 a t.arange , .view , print a: ,a print t.cos a : ,t.cos a print a : ,a t.fmod a, print a : ,a t.pow a, print t.clamp a, min , m ...

2018-02-12 18:21 0 7935 推荐指数:

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PyTorch第五_深入理解Tensor对象_下:从内存看Tensor

Tensor存储结构如下, 如图所示,实际上很可能多个信息区对应于同一个存储区,也就是上一节我们说到的,初始化或者普通索引时经常会有这种情况。 一、几种共享内存的情况 view a = t.arange(0,6) print(a.storage()) b = a.view ...

Wed Feb 14 16:16:00 CST 2018 1 3144
PyTorch第五_深入理解autograd_上:Variable属性方法

PyTorch计算图的特点可总结如下: autograd根据用户对variable的操作构建其计算图。对变量的操作抽象为Function。 对于那些不是任何函数(Function)的输出,由用户创建的节点称为叶子节点,叶子节点的grad_fn为None。叶子节点中需要 ...

Fri Feb 16 04:12:00 CST 2018 1 18852
PyTorch第五_深入理解autograd_中:Variable梯度探究

查看非叶节点梯度的两种方法 在反向传播过程中非叶子节点的导数计算完之后即被清空。若想查看这些变量的梯度,有两种方法: 使用autograd.grad函数 使用hook autograd.grad和hook方法都是很强大的工具,更详细的用法参考官方api文档 ...

Fri Feb 16 05:13:00 CST 2018 2 2392
深入理解numpy

numpy是一个很大的库,完全了解它是不现实的,只能是了解常用的功能。平时遇见不懂的地方弄清楚,注意积累。 组元不需要圆括号,虽然我们经常在Python中用圆括号将组元括起来,但是其实组元的语法定义只需要用逗号隔开即可,例如 x,y=y,x 就是用组元交换变量值的一个例子。 一、为啥需要 ...

Fri Dec 16 21:22:00 CST 2016 0 1607
PyTorch』第二重置_Tensor对象

PyTorch』第二_张量 Tensor基础操作 简单的初始化 import torch as t Tensor基础操作 # 构建张量空间,不初始化 x = t.Tensor(5,3) x # 构建张量空间,[0,1]均匀分布初始化 x ...

Sat Feb 10 22:33:00 CST 2018 0 2173
 
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