在pytorch中，经常使用nn.MSELoss作为损失函数，例如 loss=nn.MSELoss() input=torch.randn(3,5,requires_grad=True) target=...torch.randn(3,5) error=loss(input,target) error.backward() 这个地方有一个巨坑，就是一定要小心input和target的位置，说的更具体一些，target...另外，关于MSELoss的设定 若设定loss=torch.nn.MSELoss(reduction=’mean’),最终输出值是(target-input)每个元素数字平方和除以width x height...，也就是在batch和特征维度上都做了平均。...如果只想在batch上做平均，则可以写成这个样子： #需要注意的是，这里的input和target是mini-batch的形式 loss=torch.nn.MSELoss(reduction='sum'
1.torch.isfinite()import torchnum = torch.tensor(1) # 数字1res = torch.isfinite(num)print(res)'''输出：tensor...(True)'''这个num必须是tensorimport torchnum = torch.tensor(float('inf')) # 正无穷大res = torch.isfinite(num)print...(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大res = torch.isfinite(num...)print(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('nan')) # 空res = torch.isfinite...(num)print(res)'''输出：tensor(False)'''2.torch.isnan()import torchres=torch.isnan(torch.tensor([1, float
PyTorch最近几年可谓大火。相比于TensorFlow，PyTorch对于Python初学者更为友好，更易上手。...那么，这两种方式有什么区别呢？...（1）torch.tensor是从数据中推断数据类型，而torch.Tensor是torch.empty(会随机产生垃圾数组，详见实例)和torch.tensor之间的一种混合。...而采用type(x)，则清一色的输出结果都是torch.Tensor，无法体现类型区别。 PyTorch是个神奇的工具，其中的Tensor用法要远比numpy丰富。...大家可以在练习中多多总结，逐渐提高~ 到此这篇关于PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor
在PyTorch中，torch.nn与torch.nn.functional都是常用的模块，本文介绍这两者的区别。...torch.nn pytorch中文文档链接：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#torchnn...在__init__()函数里定义，定义的是一个类： torch.nn.functional pytorch中文文档链接：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest.../package_references/functional/#torchnnfunctional 在__forward()__函数里定义，定义的是一个函数： 两者的区别： torch.nn中是一个定义的类...因此如果模型有可学习的参数，应该使用nn.Module，否则两个没有区别。但是简单的计算不需要新建一个类来做，所以使用nn.functional定义函数就可以。
>>> y=torch.range(1,6)>>> ytensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])>>> y.dtypetorch.float32>>> z=torch.arange...(1,6)>>> ztensor([1, 2, 3, 4, 5])>>> z.dtypetorch.int64总结：torch.range(start=1, end=6) 的结果是会包含end的， 而torch.arange
在写 PyTorch 代码时，我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重复的操作，比如卷积、激活、池化。这些操作有什么不同？...首先可以观察源码：eg：torch.nn.Conv2d?eg：torch.nn.functional?...padding=1)outputs = self.conv(inputs)# torch.nn.functional需要同时传入数据和 weight，bias等参数inputs = torch.randn...(64, 3, 244, 244)weight = torch.randn(64, 3, 3, 3)bias = torch.randn(64)outputs = nn.functinoal.conv2d...当我们想要自定义卷积核时，是不能使用torch.nn.ConvNd 的，因为它里面的权重都是需要学习的参数，没有办法自行定义。但是，我们可以使用 torch.nn.functional.conv2d。
测试环境 Python 3.6.9, Pytorch 1.5.0 1. 基本概念 Tensor是一个多维矩阵，其中包含所有的元素为同一数据类型。默认数据类型为torch.float32。...torch.no_grad()更节省计算资源和存储资源，其作用域范围内的操作不会构建计算图，常用在网络推断中。...References https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#...torch.Tensor.requires_grad_ https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.Tensor.detach https:/.../pytorch.org/docs/master/generated/torch.no_grad.html
requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度...，也不会进行反向传播 model.eval() # 测试模式with torch.no_grad(): pass@torch.no_grad
myseed = 45216 使用方法： 为CPU中设置种子，生成随机数 torch.manual_seed(myseed) 为特定GPU设置种子，生成随机数 torch.cuda.manual_seed...(myseed) 为所有GPU设置种子，生成随机数 torch.cuda.manual_seed_all(myseed) 解释： 在实验中需要生成随机数据的时候，每次实验都需要生成数据。...设置随机种子是为了确保每次生成固定的随机数，这就使得每次实验结果显示一致了，有利于实验的比较和改进。
C.size() torch.Size([2, 7]) 上面给出了两个张量A和B，分别是2行3列，4行3列。即他们都是2维张量。...因为只有两维，这样在用torch.cat拼接的时候就有两种拼接方式：按行拼接和按列拼接。即所谓的维数0和维数1....拼接后的C的第0维是两个维数0数值和，即2+4=6. C=torch.cat((A,B),1)就表示按维数1（列）拼接A和B，也就是横着拼接，A左B右。...补充知识：PyTorch的concat也就是torch.cat实例 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ import torch a = torch.ones([1,2]) b = torch.ones...([1,2]) torch.cat([a,b],1) 1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 1x4] 以上这篇PyTorch的torch.cat用法就是小编分享给大家的全部内容了
那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解...Pytorch与Torch 接下来让我们稍微稍微具体谈一下两者的区别(ps:torch是火炬的意思)。...编写模型方面的区别 我们来简单说一下pytorch和torch在编写模型上一些简单的区别，pytorch在编写模型的时候最大的特点就是利用autograd技术来实现自动求导，也就是不需要我们再去麻烦地写一些反向的计算函数...和Torch自顶层的设计大概分析了一下两者的区别,其实两者的很多功能函数的操作方式和命名都是类似的： pytorch: torch: 依赖库区别 Pytorch借助于Python强大的第三方库，已经存在的库可以直接使用...torch来编写，Pytorch和torch的思想都值得我们去借鉴，闲暇之余，我们也可以看看Torch的代码，体验一下其优秀的构架和设计。
pytorch的一个基本概念是张量，张量也可以称为多维矩阵。 例如，标量：为0维张量 向量：为1维张量 矩阵：为2维张量 ..........张量除了有维度、大小和元素个数之外，还有元素的类型 张量有大量的初始化方法，可以和list以及numpy数组进行转换 此外张量还有大量的计算函数 如下： from __future__ import print_function...) # 数值范围[0, 1), size = [2,3] or 2,3 # torch.rand_like(input, dtype) # 形状和input相同 # torch.randn(size)...）中抽取的一组随机数 print('torch.randn=',x) x=torch.randint(3, 8, [5,3]) #low和high之间的随机数 print('torch.randint...) # Tensor 标准差 # torch.sum(input, dim, out=None) # Tensor 按维度求和 # torch.sum(input) # float 所有元素和var 按行方差
1. torch.nn 总览 ---- PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。...而如果我们只保留 nn 下的类的话，其实就牺牲了一部分灵活性，因为做一些简单的计算都需要创造一个类，这也与 PyTorch 的风格不符。...理论上 dropout 没有权重，可以使用 torch.nn.functional.dropout，然而 dropout 有train 和 eval 模式，使用 torch.nn.Dropout 可以方便地使用...所以为了方便，推荐使用 torch.nn.Dropout。 以后若没有特殊说明，均在引入模块时省略 torch 模块名称。 ---- 创造一个模型分两步：构建模型和权值初始化。...而构建模型又有“定义单独的网络层”和“把它们拼在一起”两步。 2. torch.nn.Module ---- torch.nn.Module 是所有 torch.nn 中的类的父类。
在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数....，进行列连接的张量要求行数相同第二个参数dim表示维度，dim=0则表示按行连接，dim=1表示按列连接a=torch.tensor([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])b=torch.tensor...[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5]])二、torch.chunk（）函数torch.cat()函数是把各个tensor连接起来，这里的torch.chunk（）的作用是把一个tensor...([[7, 9], [8, 9]]), tensor([[11], [13]]))三、torch.split()函数这个函数可以说是torch.chunk（）函数的升级版本，...一种是分割份数，这就和torch.chunk（）一样了。
本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。...() torch.autograd.profiler （提供 function 级别的统计信息） torch.autograd.function （函数的反向传播） 我们在构建网络的时候，通常使用 pytorch...在这一节中，我们简单介绍 pytorch 中所提供的计算图反向传播的接口。...Sigmoid 和 torch 自带的 builtin Sigmoid 都可以通过梯度检查，但 eps 下降至 1e-4 时，两者反而都无法通过。...，节省大量内存和显存。
没有区别。...早期(张量和模型都要)： x = x.cuda() model.cuda() 后来： device = torch.device('cuda') if cuda_available else torch.device
写在之前 介绍 Pytorch深度学习框架优势之一是python优先，源代码由python代码层和C语言代码层组成，一般只需要理解python代码层就可以深入理解pytorch框架的计算原理。...所以学习pytorch源码需要熟练掌握python语言的各种使用技巧。 在处理任何机器学习问题之前都需要数据读取，并进行预处理。Pytorch提供了许多方法使得数据读取和预处理变得很容易。...总之，通过torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader这两个类，使数据的读取变得非常简单，快捷。...在torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader这两个类中会用到python抽象类的魔法方法，包括__len__(self)，__getitem...这两个采样类都是定义在sampler.py脚本中，地址：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/sampler.py
译者：keyianpai 创建 Torch 脚本代码 将追踪和脚本化结合起来 Torch 脚本语言参考 类型 表达式 语句 变量解析 python值的使用 调试 内置函数 Torch脚本是一种从PyTorch...代码创建可序列化和可优化模型的方法。...这使得我们可以使用熟悉的工具在PyTorch中训练模型，而将模型导出到出于性能和多线程原因不能将模型作为Python程序运行的生产环境中去。...torch.jit.trace以现有模块或python函数和样例输入作为参数，它会运行该python函数，记录函数在所有张量上执行的操作，并将记录转换为Torch脚本方法以作为ScriptModule的...例： import torch def foo(x, y): return 2*x + y traced_foo = torch.jit.trace(foo, (torch.rand(3), torch.rand
有梯度边界的激活函数如 sigmoid、tanh 和 softmax 等被称为饱和函数； 没有梯度边界的激活函数如 relu 被称为不饱和函数，它们对应的初始化方法不同。 2....对于 sigmoid 和 tanh 等梯度绝对值小于 1 的激活函数来说，神经元的值会越来越小； 对于其它情况，假设我们构建了一个 100 层的全连接网络： class MLP(nn.Module):...3. torch.nn.init.calculate_gain ---- 这个函数计算激活函数之前和之后的方差的比例变化。比如 经过 rlue 以后还是 1，所以它的增益是 1。...PyTorch 给了常见的激活函数的变化增益： 激活函数 变化增益 Linearity 1 ConvND 1 Sigmoid 1 Tanh ReLU Leaky ReLU 这个函数的参数如下：torch.nn.init.calculate_gain...同样的，Kaiming 初始化也有均匀分布和正态分布两种： torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity
译者：gfjiangly torch.autograd 提供类和函数，实现任意标量值函数的自动微分。...torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables...=None) 计算被给张量关于图的叶节点的梯度和。...torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs...=True, allow_unused=False) 计算和返回输出关于输入的梯度和。
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