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Variable和Tensor合并后，PyTorch的代码要怎么改？

另一种更安全的方法是使用 x.detach（），它将返回一个与 requires_grad = False 时共享数据的 Tensor，但如果在反向过程中需要 x，那么 autograd 将会就地更改它...这是因为上面表达式的右侧，在先前版本中是一个 Python 浮点型数字，而现在它是一个零维的张量。因此，总损失将会张量及其历史梯度的累加，这可能会需要更多的时间来自动求解梯度值。...中，我们通常需要指定数据类型（例如 float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...使用 torch.set_default_dtype 和 torch.get_default_dtype 来操作浮点张量的默认 dtype。...张量的数据布局模式可以通过访问 layout 属性获取。

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PyTorch 4.0版本迁移指南

>>> z.backward() RuntimeError: element0 of tensors doesnot require gradand doesnot have a grad_fn >>>....data是从Variable获取底层Tensor的主要方式。合并后，调用y = x.data仍然具有类似的语义。...这是因为上面表达式的右侧原本是一个Python浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会使大的autograd 图保存比我们所需要长的时间。..., 0], dtype=torch.int32) tensor.new_*也可以创建与tensor具有相同属性的Tensor，但它需要一个形状参数： >>> x= torch.randn(3, dtype...PyTorch 0.4.0通过一下两种方式实现： 通过device 属性获取所有 Tensor的torch.device（get_device仅适用于CUDA张量） Tensor和Modules的to方法可以方便的将对象移动到不同的设备

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2 | 从0开始学PyTorch

torch.float64 或 torch.double 64位双精度浮点数 torch.float16 或 torch.half 16位半精度浮点数 torch.int8 8位有符号整数 torch.uint8...对于PyTorch来说，如果不做特殊处理，在构建浮点数tensor时默认使用float32，也就是32位浮点数，在构建整数tensor的时候使用的是int64,64位有符号整数 关于元素类型的操作： 除了默认情况以外...比如在构建tensor的时候在后面加上dtype参数，并指定具体的类型 double_points = torch.ones(10, 2, dtype=torch.double) short_points...64 * points_short outs:tensor([0., 0., 0., 0., 0.], dtype=torch.float64) 把张量存储到GPU PyTorch提供了设备的概念，...下面的代码展示了如何把一个PyTorch的tensor转换成NumPy的array，这里需要注意的是，经过这步操作，PyTorch的tensor与NumPy的array是共享底层存储的，也就是这里的tensor

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pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...tensorflow版本：1.15.0，虽然目前tensorflow已经出到2.x版本了，但据说2.x版本的还存在一些bug，就使用目前的1.x版本的了。...1、python基本数据类型 数字型：整型、浮点型、布尔型、复数型。 非数字型：字符串、列表、元组、字典。...这里的i1指代的是int8, 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下： 字符 对应类型 b 布尔型 i (有符号) 整型 u 无符号整型 integer f 浮点型 c 复数浮点型 m timedelta...这里的device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") cuda类型转换为cpu类型： a.cpu() 这里需要提一句的是

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张量数据结构

有一个这样的段子，说你永远不可能从TensorFlow的报错说明中找到它出错的原因。 强大高效：Pytorch提供了非常丰富的模型组件，可以快速实现想法。并且运行速度很快。...torch.int32(torch.int), torch.int16, torch.int8, torch.uint8, torch.bool 一般神经网络建模使用的都是torch.float32类型。...(2.0,dtype = torch.double);print(x,x.dtype) tensor(1, dtype=torch.int32) torch.int32 tensor(2., dtype...,x.dtype) #调用 float方法转换成浮点类型 y = i.type(torch.float); print(y,y.dtype) #使用type函数转换成浮点类型 z = i.type_as...如果有需要，可以用张量的clone方法拷贝张量，中断这种关联。 此外，还可以使用item方法从标量张量得到对应的Python数值。 使用tolist方法从张量得到对应的Python数值列表。

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tensors used as indices must be long or byte tensors

错误原因这个错误的原因是，PyTorch中的张量索引操作要求使用长整型（Long）或字节型（Byte）张量作为索引。...如果我们使用了其他类型的张量，如浮点型（Float）、整型（Int）、布尔型（Bool）等，就会触发这个错误。解决方法下面介绍几种解决方法，以帮助您正确处理这个错误。...)​​方法您还可以使用​​.to(dtype)​​方法将索引张量转换为指定的数据类型。...当我们需要从一个大的数据集中选择特定的数据进行处理时，经常会使用张量作为索引进行筛选。...index_select(dim, index_tensor)​​方法是PyTorch中的一个张量操作方法，可用于从输入张量中按指定维度进行索引选择。

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小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

参考目录： 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2...两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】...【pytorch默认的浮点数是float32】 pytorch的默认浮点数是用32个比特存储，也就是4个字节（Byte）存储的。...,dtype = torch.float64) print(a,a.dtype) print(b,b.dtype) 输出结果： torch的浮点数与整数的默认数据类型 tensor([1, 2, 3]...()方法】 print('数据类型转换') a = torch.tensor([1,2,3]) b = a.float() c = a.double() d = a.long() print(b.dtype

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【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

参考目录： 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2...两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】...【pytorch默认的浮点数是float32】 pytorch的默认浮点数是用32个比特存储，也就是4个字节（Byte）存储的。...,dtype = torch.float64) print(a,a.dtype) print(b,b.dtype) 输出结果： torch的浮点数与整数的默认数据类型 tensor([1, 2, 3]...()方法】 print('数据类型转换') a = torch.tensor([1,2,3]) b = a.float() c = a.double() d = a.long() print(b.dtype

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如何在Fortran中调用Python

拥有一些非常棒的工具包，比如scikit-learn，tensorflow和pytorch。气候模式通常是使用Fortran实现的。...这是最常用的方式，但需要实现大量的C封装代码。•基于Cython。Cython用于从Python中调用C语言，但也可以实现从C调用Python。•基于CFFI。...看起来比较奇怪的是在字符串中定义Python代码，但CFFI需要以这种方式将Python代码构建为共享库对象。ffibuilder.set_source来设置源代码信息(?)。...我们就不需要改变builder.py中的任何代码。 结论 上面描述了如何传递Fortran数据给Python函数，然后再获取计算输出。...通过调用给定的名称来获取数据，并且将计算结果也存储到相同的字段中，然后，Fortran代码通过索引字典中正确的关键词来获取结果。Cython中使用了类似的架构，但CFFI更为方便。

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【Pytorch 】笔记十：剩下的一些内容（完结）

的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch...为了提高训练效率，我们往往需要使用 GPU， 最后再整理一些 Pytorch 中常见的报错作为结束。...3,3)) x = x.to ("cuda") # 设备转移 module.to (*args,kwargs) linear = nn.Linear (2,2) linear.to (torch.double...Got 可能原因：当前操作需要 PIL Image 或 ndarry 数据类型， 但传入了 Tensor 解决方法： 检查 transform 中是否存在两次...报错：python RuntimeError: expected device cuda:0 and dtype Long but got device cpu and dtype Long Expected

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PyTorch模型静态量化、保存、加载int8量化模型

为了保证较高的精度，大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算，常见的是32位浮点型和64位浮点型，即float32和double64。...4、量化的位数 大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算，常见的是32位浮点型和64位浮点型，即float32和double64。 对于量化的位数，可以有很多种选择。...这个映射过程一般用下面的公式来表示： Q = round(scale factor * clip（x,α,β））+ zero point 这个公式中：x 代表需要量化的数，也就是量化对象，是个浮点型数据...9、模型量化方法简介 1、如何找到一个更好的数据映射方式 量化最简单粗暴的做法的是rounding。...代码运行环境：PyTorch1.9.0, Python3.6.4. 1.数据集下载（在做静态量化时需要对数据集进行推理获取数据的分布特点、定标），用MSCOCO的验证集，选100张左右MSCOCO_val2017

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深度学习基础：1.张量的基本操作

torch.int64 注：创建浮点型数组时，张量默认是float32（单精度浮点型），而Array则是默认float64（双精度浮点型）。...PyTorch中Tensor类型 数据类型 dtype 32bit浮点数 torch.float32或torch.float 64bit浮点数 torch.float64或torch.double...tensor([1, 2], dtype=torch.int16) 张量类型的转化 张量类型的隐式转化 创建张量时，同时包含整数和浮点数，张量类型会变成浮点数；同时包含布尔型和整数型，张量类型会变成整数型...张量类型的隐式转化 转化为默认浮点型（32位） # 转化为默认浮点型（32位） t.float() 转化为双精度浮点型 # 转化为双精度浮点型 t.double() 转化为16位整数 # 转化为16位整数...例如，张量可以存在GPU上，但Python原生的数值型对象不行，但零维张量可以，尽管是零维。

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PyTorch代码调试利器: 自动print每行代码的Tensor信息

机器之心发布 作者：zasdfgbnm 本文介绍一个用于 PyTorch 代码的实用工具 TorchSnooper。...：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float；再或者就是需要一个 CUDA tensor...比如下面这种： RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float 这种问题调试起来很麻烦，因为你不知道从哪里开始出问题的...我们有时候也得需要插入一大堆 print 语句才能找到原因。 TorchSnooper 就是一个设计了用来解决这个问题的工具。...我们把 mask 的定义修改好： mask = torch.tensor([0, 1, 0, 1, 1, 0], device='cuda', dtype=torch.uint8) 然后就可以运行了。

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