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、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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

原文地址：React Higher-Order Components 原文作者：Tyler McGinnis 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：https://github.co ...

前面的话 　　前面的函数系列中介绍了函数的基础用法。从本文开始，将介绍javascript函数进阶系列，本文将详细介绍高阶函数 定义 　　高阶函数(higher-order function)指操作函数的函数，一般地，有以下两种情况 　　1、函数可以作为参数被传递 　　2、函数 ...