pytorch和torch的区别_pytorch和torch区别_torch和pytorch的区别 - 腾讯云开发者社区

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'

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PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

后续可能会更新~ 二、torch.tensor与torch.Tensor的区别细心的读者可能注意到了，通过Tensor建立数组有torch.tensor([1,2])或torch.Tensor...（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。...是因为x.type()的输出结果为’torch.LongTensor’或’torch.FloatTensor’，可以看出两个数组的种类区别。...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

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PyTorch中torch.nn与torch.nn.functional的区别

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...深度学习中会有很多权重是在不断更新的，所以需要采用类的方式，以确保能在参数发生变化时仍能使用我们之前定好的运算步骤。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。

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pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()

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...(num)print(res)'''输出：tensor(False)'''2.torch.isnan()import torchres=torch.isnan(torch.tensor([1, float...()是用来判断输入的张量是否为空的函数，当输入为空是，返回True。

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torch.range()和torch.arange()的区别

>>> 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...(start=1, end=6)的结果并不包含end。...两者创建的tensor的类型也不一样。

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PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx

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？...) 定义此外：两者的调用方式不同：调用 nn.xxx 时要先在里面传入超参数，然后再将数据以函数调用的方式传入 nn.xxx # torch.nninputs = torch.randn(64, 3,...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 =...as nnimport torch.nn.functional as F# torch.nn 定义的CNNclass CNN(nn.Module): def __init__(self):...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。

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Pytorch中requires_grad_(), detach(), torch.no_grad()的区别

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。...3. torch.no_grad() torch.no_grad()是一个上下文管理器，用来禁止梯度的计算，通常用来网络推断中，它可以减少计算内存的使用量。...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。...torch.Tensor.requires_grad_ https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html#torch.Tensor.detach https:/.../pytorch.org/docs/master/generated/torch.no_grad.html

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PyTorch的torch.cat用法

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。...拼接后的C的第1维是两个维数1数值和，即3+4=7. 从2维例子可以看出，使用torch.cat((A,B),dim)时，除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐。...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

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浅谈Pytorch与Torch的关系

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。

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pytorch中的torch.manual_seed(myseed) 和 torch.cuda.manual_seed(myseed)

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。

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Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法

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

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PyTorch中to()和cuda()的区别

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

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pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法

一、torch.cat()函数熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat（）函数，这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。...在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数....先上源码定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None)第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量，按你所传入的顺序进行连接，注意每一个张量需要形状相同，或者更准确的说，进行行连接的张量要求列数相同...，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

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pytorch 中pkl和pth的区别？

torch.save()实现对网络结构和模型参数的保存。...有两种保存方式：一是保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络模型；二是只保存神经网络的训练模型参数，save的对象是net.state_dict()。...假设我有一个训练好的模型名叫net1，则：torch.save(net1, ‘7-net.pth’) # 保存整个神经网络的结构和模型参数torch.save(net1, ‘7-net.pkl’) #...’) # 同上如果你是使用torch.save方法来进行模型参数的保存，那保存文件的后缀其实没有任何影响，结果都是一样的，很多.pkl的文件也是用torch.save保存下来的，和.pth文件一模一样的...但其实不管pkl文件还是pth文件，都是以二进制形式存储的，没有本质上的区别，你用pickle这个库去加载pkl文件或pth文件，效果都是一样的。

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PyTorch与torch-xla的桥接

XLA和PyTorch的链接前言 XLA (Accelerated Linear Algebra)是一个开源的机器学习编译器，对PyTorch、Tensorflow、JAX等多个深度学习框架都有支持。...最初XLA实际上是跟Tensorflow深度结合的，很好地服务了Tensorflow和TPU，而与XLA的结合主要依赖于社区的支持，即torch-xla。...PyTorch中eager computation的过程替换成了trace的过程，最后生成一张计算图来优化和执行。...注册PyTorch库实现即便我们找到了上面redispatch和codegen的线索，看起来仍然不足以解释PyTorch到torch-xla的桥接，因为PyTorch和torch-xla两个库之间的调用...总结其实torch-xla官方的文档里是有关于代码生成和算子注册这个过程的描述的，只不过一开始我没找到这个文档，走了一点弯路，但是自己探索也会觉得更明了这个过程。

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Pytorch学习之torch基本用法

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

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PyTorch5:torch.nn总览&torch.nn.Module

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。

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torch.jit.trace与torch.jit.script的区别

文章目录术语什么时候用torch.jit.trace（结论：首选）优点什么时候用torch.jit.script（结论：必要时）错误举例动态控制输入和输出有丰富类型的模型需要格外注意 QA...在模型内部的数据类型只有张量，且没有for if while等控制流，选择torch.jit.trace 支持python的预处理和动态行为； torch.jit.trace编译function并返回一个可执行文件...大项目优先选择torch.jit.trace,特别是是图像检测和分割的算法；优点不会损害代码质量； 2.它的主要限制可以通过与torch.jit.script混合来解决什么时候用torch.jit.script...不支持python的预处理和动态行为；必须做一下类型标注； torch.jit.script在编译function或 nn.Module 脚本将检查源代码，使用 TorchScript 编译器将其编译为...x += 1 is a dynamic control flow. model: nn.Sequential = ... for m in model: # 动态控制 x = m(x) 输入和输出有丰富类型的模型需要格外注意

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pytorch torch.sort()的用法以及例子

1.作用对tensor中元素排序 2.用法dim = -1，按照行排序，dim= 1按照列排序，descending=True,则递减排序，否则递增 3.例子按照行排序logits = torch.tensor...1.7255], [ 0.2021, 0.3041, 0.1383, 0.3849, -1.6311]]]) sorted_logits, sorted_indices = torch.sort...], [4, 2, 1, 0, 3], [3, 1, 0, 2, 4]]])按照列排序：sorted_logits, sorted_indices = torch.sort

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PyTorch 源码解读之 torch.autograd

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。...，我们将会看到，它与pytorch自带的backward产生了同样的结果 from torch import nn class MLP(nn.Module):...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。

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mse pytorch_torch和pytorch

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