参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html

https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701

https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266

tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了。

对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的输入

  1. x_data = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000, dtype=dtype, device=device)
  2. y_data = torch.sin(x_data)
  3.  
  4. plt.plot(x_data, y_data)
  5. plt.show()

对于requires_grad=True的张量,必须使用张量的data作为plot的输入,主要原因可能是因为原张量如果被设置为requires_grad=True,原张量中会包含data和grad两个数据,从而plot不知道使用哪个进行绘图,所以要指定出来是.data;否则会提示如下错误语句:

  1. RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.
  1. x_data = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000, dtype=dtype, device=device, requires_grad=True)
  2. y_data = torch.sin(x_data)
  3.  
  4. plt.plot(x_data.data, y_data.data)
  5. plt.show()

  

此外也可看看:https://zhuanlan.zhihu.com/p/427317195

Python中plt.plot()、plt.scatter()和plt.legend函数的用法示例的更多相关文章

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