pytorch笔记

作者: 柴柴总 | 来源:发表于2019-11-02 09:50 被阅读0次
    • 特性
      pytorch的第一大特性是其能与numpy无缝对接转换
    np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) #创建一个numpy数组
    torch_data = torch.from_numpy(np_data) #将numpy转换为torch tensor
    tensor2array = torch_data.numpy() #将torch tensor 转换为numpy
    

    Variable 存放变化的值

    import torch
    from torch.autograd import Variable
    tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])
    variable = Variable(tensor, requires_grad=True) #requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度
    variable.data   #  将Variable转成tensor 形式
    variable.data.numpy()  #  将Variable转成numpy形式
    
    • 常用函数
      torch.Tensor.view() 作用同numpy中的reshape,用来改变数组的结构
    x = torch.randn(4, 4)
    # torch.Size([4, 4])
    z = x.view(-1, 8)  # the size -1 is inferred from other dimensions
    z.size()
    # torch.Size([2, 8])
    
    loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    loss = loss_func(out, y) 
    

    未完待续。。。


    参考资料

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