Pytorch学习（二）

最新推荐文章于 2024-07-10 14:50:15 发布

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最新推荐文章于 2024-07-10 14:50:15 发布 · 192 阅读

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本文主要介绍了PyTorch中的Variable变量，它是PyTorch早期版本中用于封装Tensor并跟踪其梯度的重要概念。通过学习Variable，可以更好地理解PyTorch的自动求导机制。文章结合莫烦Python的视频教程，详细讲解了Variable与Tensor的区别。

Variable变量学习

莫烦python视频学习笔记视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1Vx411j7kT?from=search&seid=3065687802317837578

variable与tensor的不同

import torch
from torch.autograd import Variable

tensor = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4]])
variable = Variable(tensor, requires_grad=True)

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pytorch学习入门之 Variable（变量）

网易搬砖头

12-08

3万+

Variable（变量） autograd.Variable是包的核心类. 它包装了张量, 并且支持几乎所有的操作. 一旦你完成了你的计算, 你就可以调用.backward()方法, 然后所有的梯度计算会自动进行. 你还可以通过.data属性来访问原始的张量, 而关于该 variable（变量）的梯度会被累计到.grad上去. Variable 还有一个针对自动求导实现来说...

PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络

盼小辉丶的博客

06-13

8万+

PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。

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1 条评论

不正经的kimol君 2020.12.11
学到了，点赞支持

pytorch Variable变量

weixin_42528089的博客

01-05

474

1：tensor不能反向传播，variable可以反向传播。 2：Variable计算时，它会逐渐地生成计算图。这个图就是将所有的计算节点都连接起来，最后进行误差反向传递的时候，一次性将所有Variable里面的梯度都计算出来，而tensor就没有这个能力。 3：variable 如何转化为numpy 4：Variable有一个名叫data的字段，可以通过它获得被包装起来的那个原始的Ten...

pytorch中Variable

nyist_yangguang的博客

05-02

161

Pytorch中的Variable

qq_45634934的博客

04-10

2231

Pytorch中的Variable pytorch两个基本对象：Tensor（张量）和Variable（变量）其中，tensor不能反向传播，variable可以反向传播。 Varibale包含三个属性: ●data: 存储了Tensor, 是本体的数据 ●grad: 保存了data的梯度，本事是个Variable而非Tensor, 与data形状一致 ●grad_ fn:指向Function对象，用于反向传播的梯度计算之用，表示是通过什么操作得到这个变量的例如( 加减乘除、卷积、反置卷积) 用法:

PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解

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内容概要：《动手学深度学习2.0-李沐Pytorch版》是一本结合理论与实践的深度学习教材，旨在帮助读者掌握深度学习的核心概念和实践技能。全书分为三个主要部分：基础知识和预备知识、现代深度学习技术和应用、以及可...

PyTorch深度学习实战（45）——强化学习

盼小辉丶的博客

07-10

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强化学习是当前人工智能领域的研究热点问题，强化学习主要通过考察智能体与环境的相互作用，得到策略模型、优化策略并最大化累积回报的过程。强化学习具有巨大的研究价值和应用潜力，是实现通用人工智能的关键技术。本文首先介绍强化学习的基本原理，包括马尔可夫决策过程、价值函数、探索-利用问题等，然后介绍经典的强化学习算法，最后使用 PyTorch 实现在游戏中模拟强化学习算法。

动手学深度学习pytorch第二阶段

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方法二：丢弃法。梯度消失、梯度爆炸随机初始化模型参数模型复杂度下图是模型复杂度 LeNet 为了使读者更加形象的看到数据，添加额外的部分来展示数据的图像 import matplotlib.pyplot as plt def show_fashion...

pytorch 中的Variable

游戏boy

01-04

414

tensor是PyTorch中的完美组件，但是构建神经网络还远远不够，我们需要能够构建计算图的tensor，这就是Variable。Variable是对tensor的封装，操作和tensor是一样的，但是每个Variable都有三个属性，Variable中的tensor本身.data，对应tensor的梯度.grad以及这个Variable是通过说明方式得到的.grad_fn # 通...

pytorch：variable变量

zhangqiqiyihao的博客

03-12

152

#requires_grad默认为flase，这个参数的意思是要不要把变量涉及到我的反向传播去， #如果涉及到的话他就会计算这个variable中的梯度 #tensor是数据时鸡蛋，要放到篮子里面，篮子是variable，在放的时候要搭建图纸 #误差反向传播就是根据你的图纸进行反方向的传播` tensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) variable=Variable(tensor,requires_grad=True) print('tensor:',tensor)

PyTorch中Variable变量

qq_19329785的博客

12-16

1万+

一、了解Variable 顾名思义，Variable就是变量的意思。实质上也就是可以变化的量，区别于int变量，它是一种可以变化的变量，这正好就符合了反向传播，参数更新的属性。具体来说，在pytorch中的Variable就是一个存放会变化值的地理位置，里面的值会不停发生片花，就像一个装鸡蛋的篮子，鸡蛋数会不断发生变化。那谁是里面的鸡蛋呢，自然就是pytorch中的tensor了。（也就...

pytorch的变量variable

优快云_LYY的专栏

12-28

334

什么是变量Variable 在torch中的variable就是一个存放会变化的值的地理位置，里面的值会不停的变化。就像一个装鸡蛋的篮子，鸡蛋数量会不停变动，谁是里面的鸡蛋呢？自然就是torch的tensor了。如果用一个variable进行计算，那返回的也是一个同类型的variable。例子 import torch from torch.autograd import Variable # ...

【Pytorch教程】：变量 (Variable)

shuaiqidexiaojiejie的博客

04-05

1322

目录 Pytorch教程目录什么是Variable Variable 计算, 梯度获取 Variable 里面的数据什么是Variable 在 Torch 中的 Variable 就是一个存放会变化的值的地理位置。里面的值会不停的变化。我们定义一个 Variable： import torch from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块 # 先生鸡蛋 tensor = torch.Flo...

pytorch中Variable/Tensor

劲草浅躬行

03-08

485

文章目录1. Variable & Tensor 1. Variable & Tensor import torch from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块 tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) variable = Variable(tensor) print(tensor) print(variable) 结果如下： tensor([[1., 2.],

Pytorch的Variable详解

Mr_zhuo_的博客

08-20

5万+

pytorch两个基本对象：Tensor（张量）和Variable（变量）其中，tensor不能反向传播，variable可以反向传播。 tensor的算术运算和选取操作与numpy一样，一次你numpy相似的运算操作都可以迁移过来。 Variable variable是一种可以不断变化的变量，符合反向传播，参数更新的属性。pytorch的variable是一个存放会变化值的地理位置，里面的值会不停变化，像装糖果（糖果就是数据，即tensor）的盒子，糖果的数量不断变化。pytorch都是由.

PyTorch中Variable变量与torch.autograd.Variable

赵凯月的博客

04-13

2万+

Pytorch中Variable变量详解

h1239757443的博客

08-12

3699

Pytorch中Variable变量 1.它是一个可以变化的变量，符合反向传播和参数更新的属性，而tensor不能反向传播 pytorch中的tensor就像鸡蛋，Variable就像装鸡蛋的篮子 import torch from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块 tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) # 把鸡蛋放到篮子里, requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯

pytorch深度学习二分类

07-28

对于使用PyTorch进行二分类问题的深度学习，你可以按照以下步骤进行： 1. 数据准备：首先，你需要准备好你的训练数据和测试数据。确保数据已经被正确标记，并且已经分为训练集和测试集。 2. 数据加载：使用PyTorch的DataLoader模块加载数据集。可以使用自定义的Dataset类来加载数据，并使用DataLoader将其转化为可供模型使用的小批量数据。 3. 搭建模型：定义一个神经网络模型。可以使用PyTorch提供的nn.Module类来创建自己的模型。对于二分类问题，通常使用一个带有一层输出的全连接层。 4. 定义损失函数：选择合适的损失函数来度量模型预测结果与真实标签之间的差异。对于二分类问题，可以使用二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）。 5. 选择优化器：选择一个优化器来更新模型参数。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。根据需求选择合适的优化器。 6. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。通过迭代训练数据的小批量样本，计算损失并反向传播更新模型参数。 7. 测试模型：使用测试数据评估模型的性能。计算模型在测试数据上的准确率、精确率、召回率等指标。 8. 调整超参数：根据模型在测试集上的性能，可以调整模型的超参数（如学习率、批量大小等）以获得更好的性能。 9. 预测新样本：使用训练好的模型对新样本进行预测。将新样本输入模型中，得到预测结果。以上是一个基本的流程，你可以根据自己的需求进行相应的调整和扩展。希望对你有所帮助！