使用 torch.optim 创建一个optim 对象，这个对象会一直保持当前状态或根据计算的梯度更新参数。 也是模型搭建模块梯度走向，是模型迭代至关重要一部分。因此，本文为每个模块自由设计学习率等参数问题进行探讨。 本文首先给出探讨问题及结论，然后分别解释探讨问题，具体 ...

张量的创建及其基本类型 1.张量(Tensor)函数创建方法   张量最基本的创建方法和Numpy中创建Array的格式一样,都是创建函数(序列)的格式:张量创建函数: torch.tensor() 2.张量的类型   张量和数组类似,都有dtype方法,可返回张量类型.我们发现 ...

Pytorch 为什么每一轮batch需要设置optimizer.zero_grad 根据pytorch中的backward()函数的计算，当网络参量进行反馈时，梯度是被积累的而不是被替换掉；但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这里就需要每个 ...

Variable一般的初始化方法，默认是不求梯度的 ...

AMP：Automatic mixed precision，自动混合精度，可以在神经网络推理过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。 在Pytorch 1.5版本及以前，通过NVIDIA出品的插件apex，可以实现amp功能。 从Pytorch ...

一、torch.cat()函数 熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat（）函数，这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数. 先上源码定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None ...

backward函数 官方定义： torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_gr ...

首先致谢: http://blog.csdn.net/a10615/article/details/52135617, 我们不生产代码, 我们只做大自然的搬运工! ...