一、普通索引 示例 a = t.Tensor(4,5) print(a) print(a[0:1,:2]) print(a[0,:2]) # 注意和前一種索引出來的值相同,shape不同 print(a[[1,2]]) # 容器索引 普通索引內存分析 ...
一 簡單數學操作 逐元素操作 t.clamp a,min ,max 近似於tf.clip by value A, min, max ,修剪值域。 a t.arange , .view , print a: ,a print t.cos a : ,t.cos a print a : ,a t.fmod a, print a : ,a t.pow a, print t.clamp a, min , m ...
2018-02-12 18:21 0 7935 推薦指數:
一、普通索引 示例 a = t.Tensor(4,5) print(a) print(a[0:1,:2]) print(a[0,:2]) # 注意和前一種索引出來的值相同,shape不同 print(a[[1,2]]) # 容器索引 普通索引內存分析 ...
Tensor存儲結構如下, 如圖所示,實際上很可能多個信息區對應於同一個存儲區,也就是上一節我們說到的,初始化或者普通索引時經常會有這種情況。 一、幾種共享內存的情況 view a = t.arange(0,6) print(a.storage()) b = a.view ...
一、創建Tensor 特殊方法: t.arange(1,6,2)t.linspace(1,10,3)t.randn(2,3) # 標准分布,*size t.randperm(5) # 隨機排序,從0到n t.normal(means=t.arange(0, 11), std ...
在PyTorch中計算圖的特點可總結如下: autograd根據用戶對variable的操作構建其計算圖。對變量的操作抽象為Function。 對於那些不是任何函數(Function)的輸出,由用戶創建的節點稱為葉子節點,葉子節點的grad_fn為None。葉子節點中需要 ...
查看非葉節點梯度的兩種方法 在反向傳播過程中非葉子節點的導數計算完之后即被清空。若想查看這些變量的梯度,有兩種方法: 使用autograd.grad函數 使用hook autograd.grad和hook方法都是很強大的工具,更詳細的用法參考官方api文檔 ...
一、封裝新的PyTorch函數 繼承Function類 forward:輸入Variable->中間計算Tensor->輸出Variable backward:均使用Variable 線性映射 from torch.autograd import Function ...
numpy是一個很大的庫,完全了解它是不現實的,只能是了解常用的功能。平時遇見不懂的地方弄清楚,注意積累。 組元不需要圓括號,雖然我們經常在Python中用圓括號將組元括起來,但是其實組元的語法定義只需要用逗號隔開即可,例如 x,y=y,x 就是用組元交換變量值的一個例子。 一、為啥需要 ...
『PyTorch』第二彈_張量 Tensor基礎操作 簡單的初始化 import torch as t Tensor基礎操作 # 構建張量空間,不初始化 x = t.Tensor(5,3) x # 構建張量空間,[0,1]均勻分布初始化 x ...