一、普通索引 示例 a = t.Tensor(4,5) print(a) print(a[0:1,:2]) print(a[0,:2]) # 注意和前一种索引出来的值相同,shape不同 print(a[[1,2]]) # 容器索引 普通索引内存分析 ...
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:
一、普通索引 示例 a = t.Tensor(4,5) print(a) print(a[0:1,:2]) print(a[0,:2]) # 注意和前一种索引出来的值相同,shape不同 print(a[[1,2]]) # 容器索引 普通索引内存分析 ...
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 ...
一、创建Tensor 特殊方法: t.arange(1,6,2)t.linspace(1,10,3)t.randn(2,3) # 标准分布,*size t.randperm(5) # 随机排序,从0到n t.normal(means=t.arange(0, 11), std ...
在PyTorch中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 ...
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 ...
一、封装新的PyTorch函数 继承Function类 forward:输入Variable->中间计算Tensor->输出Variable backward:均使用Variable 线性映射 from torch.autograd import Function ...
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 ...
『PyTorch』第二弹_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 ...