torch与pytorch_pytorch与torch关系_torch pytorch - 腾讯云开发者社区

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)。...我们都知道Pytorch采用python语言接口来实现编程，而torch是采用lua语言，Lua是一个什么样的语言，可以这样说，Lua相当于一个小型加强版的C，支持类和面向对象，运行效率极高，与C语言结合...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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mse pytorch_torch和pytorch

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...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

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。...同样的，在PyTorch中，有一个类似于numpy的库，称为Tensor。Tensor自称为神经网络界的numpy。...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...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...torch.nn.functional是一个函数，由def function( )定义，是一个固定的运算公式。

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PyTorch与torch-xla的桥接

PyTorch与torch-xla的桥接知晓了Trace过程之后，就会好奇一个问题：当用户执行一个PyTorch函数调用的时候，torch-xla怎么将这个函数记录下来的？...最容易想到的答案是“torch-xla作为PyTorch的一个编译选项，打开的时候就会使得二者建立起映射关系”，但很可惜，这个答案是错误的，仔细看PyTorch的CMake文件以及torch-xla的编译方式就会明白...，torch-xla是几乎单向依赖于PyTorch的（为什么不是全部后面会讲）。...既然PyTorch本身在编译期间并不知道torch-xla的存在，那么当用户使用一个xla device上的Tensor作为一个torch function的输入的时候，又经历了怎样一个过程调用到pytorch-xla...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

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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...)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

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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 : 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？...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。

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PyTorch的torch.cat用法

例子理解 import torch A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵） A tensor([[ 1., 1., 1....C.size() torch.Size([6, 3]) D=2*torch.ones(2,4) #2x4的张量（矩阵） C=torch.cat((A,D),1)#按维数1（列）拼接...里面用到4次torch.cat,其中copy and crop操作就是通过torch.cat来实现的。...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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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。...而在 torch.nn 下面还有一个子模块 torch.nn.functional，基本上是 torch.nn 里对应类的函数，比如 torch.nn.ReLU 的对应函数是 torch.nn.functional.relu...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。...2. torch.nn.Module ---- torch.nn.Module 是所有 torch.nn 中的类的父类。...---- 这个函数与上面的 torch.nn.Sequential(OrderedDict(...))

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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 ..........(input, dtype) # torch.eye(size) x=torch.zeros(5,3) print('torch.zeros=',x) y=torch.tensor([[1,2,3,4]...,[5,6,7,8]]) x= torch.zeros_like(y) print('torch.zeros_like=',x) x=torch.ones(5,3) print('torch.ones=...=None) # Tensor 与equal类似返回不同 # torch.kthvalue(input, k, dim=None, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 取指定维度最小值...() # 其他2、10为低的指数 # torch.cos()、torch.sin()、torch.tan() # 三角函数 # torch.acos()、torch.asin()、torch.atan(

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

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。

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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.anomaly_mode （在自动求导时检测错误产生路径） torch.autograd.grad_mode （设置是否需要梯度） model.eval() 与 torch.no_grad...() 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...torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph) # gradient: 形状与tensor一致，可以理解为链式求导的中间结果...(节约超过4倍显存) net(inp) model.eval()与torch.no_grad() 这两项实际无关，在 inference 的过程中需要都打开：model.eval()

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PyTorch 1.0 中文文档：Torch 脚本

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...我们提供了一些工具帮助我们将模型从纯Python程序逐步转换为可以独立于Python运行的Torch脚本程序。Torch脚本程序可以在其他语言的程序中运行（例如，在独立的C ++程序中）。...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。...class torch.jit.ScriptModule(optimize=True) ScriptModule与其内部的Torch脚本函数可以通过两种方式创建：追踪：使用torch.jit.trace...例： import torch def foo(x, y): return 2*x + y traced_foo = torch.jit.trace(foo, (torch.rand(3), torch.rand

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PyTorch7：torch.nn.init

torch.nn.init 模块提供了合理初始化初始值的方法。...我们知道，一组数的方差 D和期望 E在 X与 Y相互独立的条件下满足下面的性质： image.png 所以有： image.png 当 E(X)=0,E(Y)=0 的时候： image.png 在神经网络中...而全连接的性质决定了第 k层的神经元的标准差为n的k次方再开根号，与上面例子中 256 个神经元的情况基本吻合。...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...torch.nn.init.ones_(tensor)：初始化为 1； torch.nn.init.zeros_(tensor)初始化为 0； torch.nn.init.eye_(tensor)：初始化对角线为

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.autograd

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...torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs

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PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

在看过很多博客的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把这个函数理解为类型转换函数，将一个不可训练的类型...在concat注意力机制中，权值V是不断学习的所以要是parameter类型，不直接使用一个torch.nn.Linear()可能是因为学习的效果不好。

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.sparse

Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量，这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量。...0, 2]]) >>> v = torch.FloatTensor([3, 4, 5]) >>> torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])).to_dense...() 0 0 3 4 0 5 [torch.FloatTensor of size 2x3] 注意，LongTensor的输入不是索引元组的列表。...如果你想这样写你的指标，你应该在把它们传递给稀疏构造函数之前进行转置: >>> i = torch.LongTensor([[0, 2], [1, 0], [1, 2]]) >>> v = torch.FloatTensor...([3, 4, 5 ]) >>> torch.sparse.FloatTensor(i.t(), v, torch.Size([2,3])).to_dense() 0 0

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PyTorch3:计算图torch.autograph

其中，是由用户定义的，称为“叶子节点”，可在Pytorch中加以验证： a = torch.tensor([1.]) b = torch.tensor([2.]) c = a.add(b) a.is_leaf...1.1 动态图 ---- 动态图的搭建过程与执行过程可以同时进行。PyTorch 默认采用动态图机制。...1.3 计算图示例 ---- 假如我们想计算上面计算图中在时的导数：在 PyTorch 中求导数非常简单，使用 tensor.backward()即可： import torch x = torch.tensor...这时候就必须指定 backward() 中的 gradient 变量为一个与创建变量维度相同的变量作为权重，这里以 torch.tensor([1., 1.])...其中 grad_tensors 与 b.backward() 中的 gradient 变量作用相同；retain_graph 和 create_graph 与 torch.augograd.grad 中的同名变量相同

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.Storage

译者：yuange250 torch.Storage 跟绝大部分基于连续存储的数据结构类似，本质上是一个单一数据类型的一维连续数组(array)。...每一个 torch.Tensor 都有一个与之相对应的torch.Storage对象，两者存储数据的数据类型(data type)保持一致。...下面以数据类型为float的torch.FloatStorage 为例介绍一下torch.Storage的成员函数。...class torch.FloatStorage byte() byte()函数可以将此storage对象的数据类型转换为byte char() char()函数可以将此storage对象的数据类型转换为

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浅谈Pytorch与Torch的关系

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