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 , print a.storage b a.view , print b.storage print id a.storage id b.storage a print b 上面代码,我们通过.sto ...
2018-02-14 08:16 1 3144 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 ...
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 ...
一、简单数学操作 1、逐元素操作 t.clamp(a,min=2,max=4)近似于tf.clip_by_value(A, min, max),修剪值域。 a = t.arange(0,6 ...
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 ...
『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 ...
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 ...
作者:陈振寰 | 旷视科技 MegEngine 架构师 背景 近年来,自动混合精度(Auto Mixed-Precision,AMP)技术在各大深度学习训练框架中作为一种使用简单、代价低 ...