pytorch之 Variable

Pytorch之Variable求导机制

自动求导机制是pytorch中非常重要的性质,免去了手动计算导数,为构建模型节省了时间.下面介绍自动求导机制的基本用法. #自动求导机制 import torch from torch.autograd import Variable # 1.简单的求导(求导对象是标量) x = Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad=True) y = (x + 2) ** 2 + 3 print(y) y.backward() print(x.grad) #对矩阵求…

Pytorch Tensor, Variable, 自动求导

2018.4.25,Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,在该版本及之后的版本中,torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 同属一类.更确切地说,torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作,但返回的对象类型是 torch.Tensor.这意味着我们的代码不再需要变量封装器. 相关链接: PyTorch 重磅更新,不只是支持 Windows PyTorch简…

PyTorch的Variable已经不需要用了！！！

转载自:https://blog.csdn.net/rambo_csdn_123/article/details/119056123 Pytorch的torch.autograd.Variable今天在看<莫凡Python>的PyTorch教程的时候发现他的代码还在使用Variable,并且我记得过去读一些GitHub上面的代码的时候也发现了Variable这个东西,根据教程中所说的,想要计算tensor的梯度等等,就必须将tensor放入Variable中并指定required_grad的值…

pytorch 2 variable 变量

import torch from torch.autograd import Variable tensor = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4]]) variable = Variable(tensor, requires_grad=True) print(tensor) # tensor([[1., 2.], [3., 4.]]) print(variable) # tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=Tr…

import torch from torch.autograd import Variable # Variable in torch is to build a computational graph, # but this graph is dynamic compared with a static graph in Tensorflow or Theano. # So torch does not have placeholder, torch can just pass variab…

pytorch: Variable detach 与 detach_

pytorch 的 Variable 对象中有两个方法,detach和 detach_ 本文主要介绍这两个方法的效果和能用这两个方法干什么. 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 的Variable volatile=True, 那么 detach 出来的 volatile 也为 True还有一个注意事项,即:返回的 Variable 和被 detach 的Var…

pytorch使用总结

loss的获取在看别人代码的时候发现都是 loss=net.loss train_loss+=loss.data[0]#train_loss用于累加梯度在想为什么不直接使用loss呢,因为pytorch使用Variable跟踪变量(4.0后合并为Tensor),也就是直接使用loss,那么pytorch认为其还在参与运算,其在一个batch后依旧存在于网络中而不是释放掉,所以资源占用会越来越大. 最新版本建议使用 loss.detach()…

PyTorch基础——词向量（Word Vector）技术

一.介绍内容将接触现代 NLP 技术的基础:词向量技术. 第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型,它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词,从而得到每一个单词的向量表示. 第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec.在实验中将以小说<三体>为例,展示了小语料在 Word2Vec 模型中能够取得的效果. 在最后一个将加载已经训练好的一个大规模词向量,并利用这些词向量来做一些简单的运算和测试,以探索词向量中包含的语义信息. 知识点 N-Gram(NPLM) 语言模型 Wo…

Pytorch1.3源码解析-第一篇

pytorch$ tree -L 1 . ├── android ├── aten ├── benchmarks ├── binaries ├── c10 ├── caffe2 ├── CITATION ├── cmake ├── CMakeLists.txt ├── CODEOWNERS ├── CONTRIBUTING.md ├── docker ├── docs ├── ios ├── LICENSE ├── Makefile ├── modules ├── mypy-files.txt…

『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_上：Variable属性方法

在PyTorch中计算图的特点可总结如下: autograd根据用户对variable的操作构建其计算图.对变量的操作抽象为Function. 对于那些不是任何函数(Function)的输出,由用户创建的节点称为叶子节点,叶子节点的grad_fn为None.叶子节点中需要求导的variable,具有AccumulateGrad标识,因其梯度是累加的. variable默认是不需要求导的,即requires_grad属性默认为False,如果某一个节点requires_grad被设置为True,那…

Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable

pytorch中基本的变量类型当属FloatTensor(以下都用floattensor),而Variable(以下都用variable)是floattensor的封装,除了包含floattensor还包含有梯度信息 pytorch中的dochi给出一些对于floattensor的基本的操作,比如四则运算以及平方等(链接),这些操作对于floattensor是十分的不友好,有时候需要写一个正则化的项需要写很长的一串,比如两个floattensor之间的相加需要用torch.add()来实现然而…

『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_中：Variable梯度探究

查看非叶节点梯度的两种方法在反向传播过程中非叶子节点的导数计算完之后即被清空.若想查看这些变量的梯度,有两种方法: 使用autograd.grad函数使用hook autograd.grad和hook方法都是很强大的工具,更详细的用法参考官方api文档,这里举例说明基础的使用.推荐使用hook方法,但是在实际使用中应尽量避免修改grad的值. 求z对y的导数 x = V(t.ones(3)) w = V(t.rand(3),requires_grad=True) y = w.mul(x) z…

Pytorch之认识Variable

Tensor是Pytorch的一个完美组件(可以生成高维数组),但是要构建神经网络还是远远不够的,我们需要能够计算图的Tensor,那就是Variable.Variable是对Tensor的一个封装,操作和Tensor是一样的,但是每个Variable都有三个属性,Varibale的Tensor本身的.data,对应Tensor的梯度.grad,以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn. # 通过一下方式导入Variable from torch.autograd impor…

【pytorch】学习笔记（二）- Variable

[pytorch]学习笔记(二)- Variable 学习链接自莫烦python 什么是Variable Variable就好像一个篮子,里面装着鸡蛋(Torch 的 Tensor),里面的鸡蛋数不断变化(对应值不断变化). 如果用一个 Variable 进行计算, 那返回的也是一个同类型的 Variable 创建Variable import torch from torch.autograd import Variable #创建张量 tensor=torch.FloatTensor([[1…

莫烦pytorch学习笔记(二)——variable

.简介 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现 Variable和tensor的区别和联系 Variable是篮子,而tensor是鸡蛋,鸡蛋应该放在篮子里才能方便拿走(定义variable时一个参数就是tensor) Variable这个篮子里除了装了tensor外还有requires_grad参数,表示是否需要对其求导,默认为False Variable这个篮子呢,自身有一些属性比如grad,梯度varia…

Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类

自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质,免去了手动计算导数,下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制. 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和Tensor是一样的,但是每个Variable都有三个属性:Varibale的Tensor本身的.data,对应Tensor的梯度.grad,以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn,根据最新消息,在pytorch0.4更新后,torch和torch.autograd.Variab…

pytorch之Tensor与Variable的区别

首先在变量的操作上:Tensor对象支持在原对象内存区域上修改数据,通过“+=”或者torch.add()方法而Variable不支持在原对象内存区域上修改数据Variable对象可求梯度,并且对Variable对象的操作,操作会被记录,可通过grad_fn属性查看上一次的操作,可通过data属性访问原始张量,grad can be implicitly created only for scalar outputs--------------------- 作者:头发光了你就强了来源:CSD…

二、PyTorch 入门实战—Variable（转）

目录一.概念二.Variable的创建和使用三.标量求导计算图四.矩阵求导计算图五.Variable放到GPU上执行六.Variable转Numpy与Numpy转Variable 七.Variable总结一.概念1.Numpy里没有Variable这个概念,如果大家学过TensorFlow就会知道,Variable提供了自动求导的功能. 2.Variable需要放进一个计算图中,然后进行前后向传播和自动求导. 3.Variable的属性有三个: data:Variable里Tens…

pytorch 中的Variable一般常用的使用方法

Variable一般的初始化方法,默认是不求梯度的 import torch from torch.autograd import Variable x_tensor = torch.randn(2,3) #将tensor转换成Variable x = Variable(x_tensor) print(x.requires_grad) #False x = Variable(x_tensor,requires_grad=True) #Varibale 默认时不要求梯度的,如果要求梯度,需要说明…

小白学习之pytorch框架(5)-多层感知机(MLP)-(tensor、variable、计算图、ReLU()、sigmoid()、tanh())

先记录一下一开始学习torch时未曾记录(也未好好弄懂哈)导致又忘记了的tensor.variable.计算图计算图计算图直白的来说,就是数学公式(也叫模型)用图表示,这个图即计算图.借用 https://hzzone.io/cs231n/%E7%90%86%E8%A7%A3-PyTorch-%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9B%BE%E3%80%81Autograd-%E6%9C%BA%E5%88%B6%E5%92%8C%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E7%BA%BF%E…

Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法

1.将numpy矩阵转换为Tensor张量 sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img为numpy类型 2.将Tensor张量转化为numpy矩阵 sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts为tensor张量 3.将numpy转换为Variable sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img)) 4.将Variable张量转化为numpy sub_np2 = sub_va.data.num…

pytorch实现VAE

一.VAE的具体结构二.VAE的pytorch实现 1加载并规范化MNIST import相关类: from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.utils.data import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable from torchvision impor…

PyTorch教程之Training a classifier

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名…

PyTorch教程之Neural Networks

我们可以通过torch.nn package构建神经网络. 现在我们已经了解了autograd,nn基于autograd来定义模型并对他们有所区分. 一个 nn.Module模块由如下部分构成:若干层,以及返回output的forward(input)方法. 例如,这张图描述了进行数字图像分类的神经网络: 这是一个简单的前馈( feed-forward)网络,读入input内容,每层接受前一级的输入,并输出到下一级,直到给出outpu结果. 一个经典神经网络的训练程序如下: 1.定义具有可学习参…

PyTorch教程之Autograd

在PyTorch中,autograd是所有神经网络的核心内容,为Tensor所有操作提供自动求导方法. 它是一个按运行方式定义的框架,这意味着backprop是由代码的运行方式定义的. 一.Variable autograd.Variable 是autograd中最核心的类. 它包装了一个Tensor,并且几乎支持所有在其上定义的操作.一旦完成了你的运算,你可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度. Variable有三个属性:data,grad以及creator. 访问原始的te…