detach()和data生成的都是無梯度的純tensor,並且通過同一個tensor數據操作,是共享一塊數據內存。 x.data和x.detach()新分離出來的tensor的requires_grad=False,即不可求導時兩者之間沒有區別,但是當當 ...
tensor .data 返回和 x 的相同數據 tensor,而且這個新的tensor和原來的tensor是共用數據的,一者改變,另一者也會跟着改變,而且新分離得到的tensor的require s grad False, 即不可求導的。 這一點其實detach是一樣的 使用tensor.data的局限性。文檔中說使用tensor.data是不安全的, 因為 x.data 不能被 autogr ...
2021-03-15 19:41 0 308 推薦指數:
detach()和data生成的都是無梯度的純tensor,並且通過同一個tensor數據操作,是共享一塊數據內存。 x.data和x.detach()新分離出來的tensor的requires_grad=False,即不可求導時兩者之間沒有區別,但是當當 ...
tensor中的data()函數與detach()的區別 detach()和data生成的都是無梯度的純tensor,並且通過同一個tensor數據操作,是共享一塊數據內存。 x.data和x.detach()新分離出來的tensor的requires_grad=False,即不可求導時 ...
https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基礎的一個概念——張量。 Tensorflow用到了數據流圖,數據流圖包括數據(Data)、流(Flow)、圖(Graph)。Tensorflow里 ...
Torch中的唯一的數據結構就是Tensor了,而該結構簡潔而且強大,非常適合進行矩陣類的數值計算,它是Torch中最最重要的類了。這個Tensor其實就是個多維矩陣,支持矩陣的各種操作。這里需要特別強調的是,lua中的數組(其實是table)下標是從1開始的,因此Tensor對象的下標也是 ...
tensorFlow2.1下的tf.data.Dataset.from_tensor_slices()的用法 一、總結 一句話總結: 將輸入的張量的第一個維度看做樣本的個數,沿其第一個維度將tensor切片,得到的每個切片是一個樣本數據。實現了輸入張量的自動切片 ...
一、數據集簡介 二、MNIST數據集介紹 三、CIFAR 10/100數據集介紹 四、tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 五、shuffle()隨機打散 ...
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