『PyTorch』第五彈_深入理解Tensor對象_中上：索引
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 ...
原文：『PyTorch』第五彈_深入理解Tensor對象_下：從內存看Tensor
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 , print a.storage b a.view , print b.storage print id a.storage id b.storage a print b 上面代碼，我們通過.sto ...
2018-02-14 08:16 1 3144 推薦指數：
相關推薦
『PyTorch』第五彈_深入理解Tensor對象_上：初始化以及尺寸調整
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 ...
『PyTorch』第五彈_深入理解Tensor對象_中下：數學計算以及numpy比較_&_廣播原理簡介
一、簡單數學操作 1、逐元素操作 t.clamp(a,min=2,max=4)近似於tf.clip_by_value(A, min, max),修剪值域。 a = t.arange(0,6 ...
『PyTorch』第五彈_深入理解autograd_下：函數擴展&高階導數
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 ...
『PyTorch』第二彈重置_Tensor對象
『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 ...
『PyTorch』第五彈_深入理解autograd_上：Variable屬性方法
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 ...
『PyTorch』第五彈_深入理解autograd_中：Variable梯度探究
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 ...
深入理解混合精度訓練：從 Tensor Core 到 CUDA 編程
作者：陳振寰 | 曠視科技 MegEngine 架構師 背景 近年來，自動混合精度（Auto Mixed-Precision，AMP）技術在各大深度學習訓練框架中作為一種使用簡單、代價低 ...