获得torch tensor 的值 / 张生荣

Pytorch获取无梯度TorchTensor中的值

获取无梯度Tensor 遇到的问题: 使用两个网络并行运算,一个网络的输出值要给另一个网络反馈.而反馈的输出值带有网络权重的梯度,即grad_fn=<XXXBackward0>. 这时候如 ...

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. 众所周知,numpy作为Python中数据分析的专业第三方库,比Python自带的 ...

torch.Tensor有4种常见的乘法:*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉,简单叙述一下这4种乘法的区别,具体使用还是要参照官方文档. 点乘 a ...

目录 1.Tensors 建立5*3的矩阵,未初始化建立随机初始化矩阵建立零初始化矩阵,数据类型是Long 建立一个tensor数据来源于data 获取tensor的size 2.对Tensor的 ...

今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor ...

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出sh ...

目录 1. 张量的拼接 (1) numpy.concatenate (2) torch.cat 2. 张量的重构 (1) np.reshape (2) array.shape (3) torch.vi ...

由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值,但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法),自己参考了下Pytorch的官方文档,发现有两种方法吧. ...

反向传递法则是深度学习中最为重要的一部分,torch中的backward可以对计算图中的梯度进行计算和累积这里通过一段程序来演示基本的backward操作以及需要注意的地方 >>> ...

如下所示: import torch a = torch.tensor([[0.01, 0.011], [0.009, 0.9]]) mask = a.gt(0.01) print(mask) ten ...

PyTorch0.4中,.data 仍保留,但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里,且require s_grad ...

torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=None, create_graph=False) 给定图的叶 ...

在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时,对应该设置什么维度,总是有点懵,遂总结一下: 首先看看二维tensor的函数的例子: import torch import torch.nn ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import torch input_tensor = torch.tensor([1,2,3,4,5]) print(input_tensor>3) ...

pytorch更新完后合并了Variable与Tensor torch.Tensor()能像Variable一样进行反向传播的更新,返回值为Tensor Variable自动创建tensor,且返回值 ...

torch.cat()函数可以将多个张量拼接成一个张量.torch.cat()有两个参数,第一个是要拼接的张量的列表或是元组:第二个参数是拼接的维度. torch.cat()的示例如下图1所示图1 ...

torch.Tensor类型的数据loss和acc打印时如果写成以下写法 print('batch_loss: '+str(loss.data)+'batch acc: '+str(acc.data ...