Pytorch之认识Variable

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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…

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…

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…

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 .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播

参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-autograd/#detachsource 当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整:或者值训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播 1 detach()[source] 返回一个新的Variable,从当前计算图中分离下来的,…

（转载）PyTorch代码规范最佳实践和样式指南

A PyTorch Tools, best practices & Styleguide 中文版:PyTorch代码规范最佳实践和样式指南 This is not an official style guide for PyTorch. This document summarizes best practices from more than a year of experience with deep learning using the PyTorch framework. Note th…