Pytorch 中张量的理解
张量是一棵树 长久以来，张量和其中维度的概念把我搞的晕头转向。 一维的张量是数组，二维的张量是矩阵，这也很有道理。 但是给一个二维张量，让我算出它每一行的和，应该用 sum(dim=0) 还是 sum(dim=1)? 这个问题还得让我想个一会儿。 更别说四维的张量是什么，一百维的张量又是 ...
原文：Pytorch中的张量复制
pytorch提供了clone detach copy 和new tensor等多种张量的复制操作，尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用，本文旨在对比这些操作的差别。 . clone 返回一个和源张量同shape dtype和device的张量，与源张量不共享数据内存，但提供梯度的回溯。 clone后的返回值是个中间variable，因此支持梯度的回溯。因此，clone操作在一定程度上可以视 ...
2020-07-21 19:00 0 2621 推荐指数：
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pytorch中tensor张量数据基础入门
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pytorch：对比clone、detach以及copy_等张量复制操作
文章转载于：https://blog.csdn.net/guofei_fly/article/details/104486708 pytorch提供了clone、detach、copy_和new_tensor等多种张量的复制操作，尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用，本文旨在对比这些操作 ...
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Pytorch基础-张量tensor
张量基本概念： 张量其实就是tensor，和tensorflow里的基础数据结构相同，本质就是N维数组； 张量的提出本质是为了优化底层数学计算速度； C++和python这种解释型语言相比之所以有优越性，本质就是因为所有类似于内置类型的数值都是采用连续内存直接存储； 而python ...