pytorch 的 Variable 对象中有两个方法,detach和 detach_ : detach 官方文档中,对这个方法是这么介绍的。 返回一个新的从当前图中分离的 Variable。 返回的 Variable 永远不会需要梯度 如果 被 detach ...
参考链接: . Pytorch中 detach item cpu numpy 理解: https: blog.csdn.net weixin article details . pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换,以及numpy之间的转换: https: blog.csdn.net moshiyaofei article details .Pytorch cuda上的tenso ...
2021-03-30 19:39 0 591 推荐指数:
pytorch 的 Variable 对象中有两个方法,detach和 detach_ : detach 官方文档中,对这个方法是这么介绍的。 返回一个新的从当前图中分离的 Variable。 返回的 Variable 永远不会需要梯度 如果 被 detach ...
Torch 为了提高速度,向量或是矩阵的赋值是指向同一内存的 如果需要开辟新的存储地址而不是引用,可以用clone()进行深拷贝 区别 clone() 解释说明: 返回一个原张量的副本,同时不破 ...
Tensor转NumPy 使用numpy()函数进行转换 例子 NumPy数组转Tensor 使用torch.from_numpy()函数 例子 注意事项 这两个函数所产⽣的的 Tensor 和NumPy中的数组共享相同的内存(所以他们之间的转换很快 ...
1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda()2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu()3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs )4.CPU tensor转为 ...
从官网拷贝过来的,就是做个学习记录。版本 0.4 tensor to numpy 输出 进行转换 输出 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 ...
1..data() 将变量(Variable)变为tensor,将requires_grad设置为Flase 2..item() ...
前言 今天想使用loss来画图,看到大佬们的代码里是使用了item()来转换变量,之前没注意这种细节,来学习一下。 实验 显示的结果为: 由此可以看出,item()的作用是取出一个tensor中的某个元素值,不对向量型的tensor起作用。 至于data,则是一个深拷贝 ...
用于截断反向传播 detach()源码: 它的返回结果与调用者共享一个data tensor,且会将grad_fn设为None,这样就不知道该Tensor是由什么操作建立的,截断反向传播 这个时候再一个tensor使用In_place操作会导致另一个的data tensor ...