pytorch 基础－　variable 以及function定义等

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pytorch functional

微信号：RunsenLiu

05-20

2008

torch.nn中functional from torch.nn import functional as F nn中还有一个很常用的模块：nn.functional，nn中的大多数layer，在functional中都有一个与之相对应的函数。nn.functional中的函数和nn.Module的主要区别在于，用nn.Module实现的layers是一个特殊的类，都是由class layer...

pytorch1----统计软件与数据分析Lesson16----pytorch基本知识及模型构建

爱数据爱统计

05-30

1615

在Numpy中，你可能有一个具有三维空间的数组，对吧？从技术上来说，这就是一个张量。但是，为了简单起见，调用向量和矩阵张量也很常见——所以，从现在开始，所有的东西都是标量或张量。PyTorch的张量与它的Numpy具有等价的函数，比如ones(), zeros(), rand(), randn()，等等。在下面的例子中，我们分别创建一个：标量、向量、矩阵和张量——或者，换句话说，是一个标量和三个张量。输出：size()shapeattribute.输出：输出：view()reshape()

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【Pytorch教程】：变量 (Variable)

nanke_4869的博客

01-28

7469

目录什么是VariableVariable 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.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) # 把鸡蛋放到篮子里,

Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法

09-18

今天小编就为大家分享一篇Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

pytorch 变量

xinlongkun的博客

08-09

320

import torch from torch.autograd import Variable tensor =torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) Variable =Variable(tensor,requires_grad=True) t_out=torch.mean(tensortensor) #（1+9+4+16）/4=7.5 v_out=torch.mean(VariableVariable) print(t_out)#tensor(7.5000) print(v_

Pytorch中的Variable

qq_45634934的博客

04-10

2235

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基础知识-tensor、variable

qq_27860199的博客

01-13

720

tensor tensor概念 1.tensor（张量）是什么？ tensor是pytorch最基本的操作对象，表示的是一个多维的矩阵。 tensor与numpy相对应，可与numpy的ndarray相互转换。但pytorch可以再GPU上运行，ndarray只能在CPU上运行。 2.tensor的属性 #tensor的属性介绍 dtype 数据类型，如torch.FloatTensor，torc...

pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy

墨流觞的博客

11-13

8596

本文主要包括： pytorch 实现的损失函数 pytorch实现的loss function 神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题，对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数在讲解函数之前，提前说一下：所有的loss的基类是Module，所以使用loss的方法是： # 1. 创建损失函数...

【 01 PyTorch基础篇】--关于张量如何定义

gongdiwudu的专栏

10-10

5765

深度学习是机器学习的一个分支，其中编写的算法模仿人脑的功能。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们更喜欢使用 Pytorch 来完成特定任务的原因。

动手学-深度学习PyTorch-05深度学习计算DLCalc-代码文件-已验证

08-22

教程可能会用示例来演示如何使用PyTorch中的Variable和Function类来定义计算图，并进行前向和反向传播。此外，教程还可能讲解了PyTorch中的深度学习模块，例如nn模块。nn模块提供了一系列构建和训练神经网络所需的...

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m0_53534129的博客

01-07

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小杨的博客

02-13

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文章目录Variable（变量）对标量的求导矩阵求导 Variable（变量）神经网络在做运算的时候，需要先构建一个计算图谱，然后在里面进行前向传播和反向传播 Variable本质上和Tensor（张量）没有区别，Variable会放入一个计算图中进行前向、反向传播和自动求导对标量的求导 import torch from torch.autograd import Variable ...

pytorh变量的定义和访问，detatch（）作用

weixin_43794311的博客

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qq_40801168的博客

05-13

618

一、什么是变量（Variable）在 Torch 中，Variable 是一个存放会变化的值（变量）的地理位置。可以理解为一个容器，里面的值会不停的变化，就像一个装鸡蛋的篮子，鸡蛋数会不停变动。那谁是里面的鸡蛋呢, 自然就是 Torch 的 Tensor 。如果用一个 Variable 进行计算，那返回的也是一个同类型的 Variable。例如，定义一个Variable： # c...

Pytorch中的变量torch.autograd.Varialbe()

BBJG_001的博客

02-03

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原文地址为了满足机器学习中变量多方面的计算机需求，就需要对单纯的变量封装更多的属性和方法来实现。Pytorch中的变量类定义在了torch.autograd.Variable。下面来说明Pytorch中变量的使用导入包支持 import torch from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块定义一个Variable变量...

PyTorch中的Variable变量详解

Elvirangel的博客

02-23

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PyTorch中的Variable变量详解一、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...

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qq_44761480的博客

05-19

2088

pytorch函数详解在typora这里写之后复制到简书上 1. torchvision 1.1 transforms.Compose(transforms) 把几个转换组合 example: from PIL import Image t_tran = [] t_tran.append(transforms.Resize(image_size)) # 64 t_tran.append(transforms.CenterCrop(image_size)) img = Image.open(dat

Pytorch学习02——变量、激活函数

weixin_44177594的博客

04-15

390

Pytorch1、变量什么是变量一些操作 1、变量什么是变量在 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. 就像一个裝鸡蛋的篮子, 鸡蛋数会不停变动. 那谁是里面的鸡蛋呢, 自然就是 Torch 的 Tensor。其实这个是为了后面最优化梯度下降。一些操作定义： import torch from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块 # 先有tensor，相当于说先有鸡蛋 te

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09-03

<think> 我们遇到了几个问题，需要逐一解决： 1. 在执行脚本时遇到了PowerShell配置文件的错误（导入模块的错误） 2. 创建脚本文件时变量 `$scriptContent` 未定义（因为我们没有将脚本内容赋值给这个变量） 3. 在尝试执行脚本时，由于没有正确的脚本内容，导致编译流程无法进行根据错误信息，我们需要重新调整方法，确保脚本内容被正确创建和执行。以下是修正后的步骤： ### 步骤1：创建脚本文件（避免使用未定义的变量）我们不应该使用 `$scriptContent` 变量，而是直接将脚本内容写入文件。我们可以使用Here-String来创建文件内容。 ```powershell # 在PowerShell中执行以下命令来创建脚本文件 $scriptContent = @' param([switch]$Verbose = $false) # 启动详细日志记录 Start-Transcript -Path "build_$(Get-Date -Format 'yyyyMMdd_HHmmss').log" -Append try { # 设置控制台编码 [Console]::OutputEncoding = [System.Text.Encoding]::UTF8 $env:PYTHONUTF8 = 1 function Initialize-Environment { # 自动检测CUDA路径 $cudaPath = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1" # 改为你的实际路径 # 如果自动检测失败，可以手动指定 if (-not (Test-Path $cudaPath)) { throw "无法自动检测CUDA路径" } # 自动检测cuDNN路径 $cudnnPath = "E:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v8.9.6" # 改为你的实际路径 # 如果自动检测失败，可以手动指定或使用备用方案 $cudnnHeader = Join-Path $cudnnPath "include\cudnn.h" if (-not (Test-Path $cudnnHeader)) { # 尝试其他路径... throw "无法找到cuDNN安装" } $env:CUDA_HOME = $cudaPath $env:CUDNN_HOME = $cudnnPath # 添加到系统PATH $env:PATH = "$env:CUDA_HOME\bin;$env:CUDA_HOME\libnvvp;$env:CUDNN_HOME\bin;$env:PATH" Write-Host "✓ 环境设置:" Write-Host " - CUDA_HOME: $env:CUDA_HOME" Write-Host " - CUDNN_HOME: $env:CUDNN_HOME" # 验证CUDA安装 $nvccPath = "$env:CUDA_HOME\bin\nvcc.exe" if (-not (Test-Path $nvccPath)) { throw "❌ CUDA编译器缺失: $nvccPath" } # 验证cuDNN安装 $cudnnHeader = "$env:CUDNN_HOME\include\cudnn.h" if (-not (Test-Path $cudnnHeader)) { throw "❌ cuDNN头文件缺失: $cudnnHeader" } Write-Host "✓ CUDA验证通过: $( & '$env:CUDA_HOME\bin\nvcc.exe' --version | Select-String 'release' )" } # 主构建流程 Write-Host "====== PyTorch 增强构建 V10 ======" -ForegroundColor Cyan Initialize-Environment # 构建PyTorch $Env:MAX_JOBS = [System.Environment]::ProcessorCount $Env:USE_CUDA = 1 $Env:USE_CUDNN = 1 $Env:USE_NINJA = 1 $Env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST = "8.9" # RTX 5070架构 # 清理构建缓存 python setup.py clean | Out-Null # 安装核心依赖 pip install -v --no-build-isolation --no-deps -r requirements.txt # 执行编译安装 python setup.py develop --cmake # 验证安装 Write-Host "`n验证PyTorch安装..." -ForegroundColor Cyan $pythonCmd = @' import torch print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}') print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}') if torch.cuda.is_available(): print(f'设备名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}') print(f'cuDNN版本: {torch.backends.cudnn.version()}') '@ python -c $pythonCmd Write-Host "`n✅ PyTorch 构建完成" -ForegroundColor Green } catch { $errorReport = @" ====== 错误报告 ====== 时间: $(Get-Date) 操作系统: $([System.Environment]::OSVersion) PowerShell版本: $($PSVersionTable.PSVersion) CUDA_HOME: $($env:CUDA_HOME) CUDNN_HOME: $($env:CUDNN_HOME) PATH: $($env:PATH) 错误详情: $_ "@ Set-Content -Path "build_error.log" -Value $errorReport Write-Host "❌ 构建过程中发生严重错误: $_" -ForegroundColor Red Write-Host "错误报告已保存到 build_error.log" # 保持窗口打开以便查看错误 Write-Host "按任意键退出..." $null = $Host.UI.RawUI.ReadKey("NoEcho,IncludeKeyDown") exit 1 } finally { Stop-Transcript } '@ # 将脚本内容写入文件 Set-Content -Path "build_optimized_v10.ps1" -Value $scriptContent ``` ### 步骤2：赋予执行权限 ```powershell Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser ``` ### 步骤3：以管理员权限运行脚本 ```powershell Start-Process powershell -ArgumentList "Set-Location 'E:\PyTorch_Build\pytorch'; .\build_optimized_v10.ps1 -Verbose" -Verb RunAs -WindowStyle Normal -Wait ``` ### 注意：如果遇到配置文件错误错误信息中提到了 `Microsoft.PowerShell_profile.ps1` 加载时出现错误。我们可以尝试绕过配置文件启动PowerShell： ```powershell Start-Process powershell -ArgumentList "-NoProfile -Command Set-Location 'E:\PyTorch_Build\pytorch'; .\build_optimized_v10.ps1 -Verbose" -Verb RunAs -WindowStyle Normal -Wait ``` ### 解释： 1. 我们使用Here-String定义了完整的脚本内容，并保存到变量`$scriptContent`中，然后写入文件。 2. 使用`-NoProfile`参数可以避免加载配置文件，从而避免配置文件的错误。 3. 以管理员权限运行脚本，确保有足够的权限访问CUDA等目录。 ### 如果问题仍然存在如果上述方法仍然无法解决问题，我们可以尝试手动创建脚本文件： 1. 用记事本或其他文本编辑器创建一个新文件，命名为`build_optimized_v10.ps1`。 2. 将上面的脚本内容（在`$scriptContent`中的内容，不包括`$scriptContent=@'`和`'@`）复制到文件中。 3. 保存到`E:\PyTorch_Build\pytorch`目录下。 4. 然后执行： ```powershell Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser Start-Process powershell -ArgumentList "-NoProfile -Command Set-Location 'E:\PyTorch_Build\pytorch'; .\build_optimized_v10.ps1 -Verbose" -Verb RunAs -WindowStyle Normal -Wait ``` ### 编译监控命令的修正之前给出的编译监控命令在您的环境中出现了乱码和错误。我们可以简化监控命令，避免使用可能出错的模块： ```powershell # 使用简单的进程监控 Get-Process | Where-Object { $_.Name -match "cl|nvcc" } | Format-Table Name, CPU -AutoSize ``` 或者使用任务管理器观察资源使用情况。 ### 验证代码验证代码应该独立于编译脚本，单独运行。在编译完成后，手动运行以下Python代码： ```python import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") if torch.cuda.is_available(): print(f"设备名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}") print(f"cuDNN版本: {torch.backends.cudnn.version()}") ``` §§相关问题§§: 1. 如何解决PowerShell配置文件加载失败的问题？ 2. 在Windows上编译PyTorch需要满足哪些系统依赖？ 3. 如何确定PyTorch编译时使用的CUDA架构版本？ 4. 如何调试PowerShell脚本中的错误？ </think> ### 问题诊断与修正方案您完全正确地指出了问题——之前的方案存在重大缺陷，导致脚本无法正常运行。我深入分析了错误日志，发现了以下关键问题： #### 核心问题与原因分析 1. **PowerShell 配置污染**： ```log 加载扩展类型数据文件时出现以下错误: TypeData“System.Security.AccessControl.ObjectSecurity”错误 ``` - **原因**：您的 PowerShell 配置文件 (`Microsoft.PowerShell_profile.ps1`) 包含冲突的类型定义 - **影响**：导致所有脚本执行前就崩溃 2. **脚本创建逻辑错误**： ```log The variable '$scriptContent' cannot be retrieved because it has not been set. ``` - **原因**：我错误地假设变量 `$scriptContent` 已存在 - **影响**：脚本文件创建失败 3. **字符编码混乱**： ```log ====== PyTorch 澧炲己鏋勫缓 V10 ====== ``` - **原因**：控制台编码设置为 UTF-8 但系统区域设置不匹配 - **影响**：所有日志输出变为乱码 --- ### 完整修正方案 #### 步骤1：修复 PowerShell 配置文件 ```powershell # 备份并重置问题配置文件 $profileBackup = "$env:USERPROFILE\Documents\WindowsPowerShell\profile_backup_$(Get-Date -Format yyyyMMdd).ps1" Copy-Item $PROFILE.CurrentUserAllHosts $profileBackup -Force Set-Content $PROFILE.CurrentUserAllHosts -Value "" ``` #### 步骤2：创建纯净构建脚本 ```powershell # 创建新脚本文件 (避免变量依赖) $scriptPath = "E:\PyTorch_Build\pytorch\build_optimized_v11.ps1" $scriptContent = @' # 禁用配置文件加载 $env:PSModuleAutoloadingPreference = "None" # 设置控制台编码为系统默认 [Console]::OutputEncoding = [System.Text.Encoding]::Default Remove-Item Env:\PYTHONUTF8 -ErrorAction SilentlyContinue # ------ 核心构建函数 ------ function Build-PyTorch { param( [string]$PythonPath, [string]$CudaPath, [string]$CudnnPath ) try { # 验证路径存在性 if (-not (Test-Path $PythonPath)) { throw "Python路径无效" } if (-not (Test-Path "$CudaPath\bin\nvcc.exe")) { throw "CUDA路径无效" } if (-not (Test-Path "$CudnnPath\include\cudnn.h")) { throw "cuDNN路径无效" } # 设置环境变量 $env:CUDA_PATH = $CudaPath $env:CUDNN_PATH = $CudnnPath $env:PATH = "$CudaPath\bin;$CudnnPath\bin;$env:PATH" # 激活Python环境 & "$PythonPath\Scripts\Activate.ps1" # 执行构建命令 python setup.py clean pip install -r requirements.txt python setup.py develop return $true } catch { Write-Host "构建错误: $_" -ForegroundColor Red return $false } } # ------ 主执行流程 ------ $success = Build-PyTorch ` -PythonPath "E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env" ` -CudaPath "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1" ` -CudnnPath "E:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v8.9.6" if ($success) { Write-Host "✅ PyTorch 构建成功" -ForegroundColor Green python -c "import torch; print('CUDA可用:', torch.cuda.is_available())" } else { Write-Host "❌ 构建失败，请检查错误日志" -ForegroundColor Red } '@ Set-Content -Path $scriptPath -Value $scriptContent ``` #### 步骤3：安全执行构建脚本 ```powershell # 配置执行策略（仅当前会话） Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass -Force # 运行脚本（不加载配置文件） powershell -NoProfile -File $scriptPath ``` --- ### 关键优化说明 1. **配置文件隔离**： - `$env:PSModuleAutoloadingPreference = "None"` 完全禁用自动模块加载 - `-NoProfile` 参数确保不加载任何用户配置文件 2. **编码问题修复**： ```powershell [Console]::OutputEncoding = [System.Text.Encoding]::Default ``` - 使用系统默认编码而非强制UTF-8 - 删除 `PYTHONUTF8` 环境变量 3. **硬编码路径验证**： - 预先检查所有路径有效性： ```powershell Test-Path "$CudaPath\bin\nvcc.exe" Test-Path "$CudnnPath\include\cudnn.h" ``` 4. **模块化设计**： - 将构建逻辑封装在 `Build-PyTorch` 函数中 - 参数化关键路径，便于修改 --- ### 验证测试方案 ```powershell # 测试1：独立验证CUDA & "$env:CUDA_PATH\bin\nvcc.exe" --version # 测试2：验证cuDNN Get-ChildItem "$env:CUDNN_PATH\bin\cudnn64_*.dll" | ForEach-Object { [System.Diagnostics.FileVersionInfo]::GetVersionInfo($_.FullName).FileVersion } # 测试3：纯净Python环境 & "E:\PyTorch_Build\pytorch\rtx5070_env\Scripts\python.exe" -c "print('环境验证通过')" ``` #### 预期输出： ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Built on Wed_Nov_22_10:30:42_Pacific_Standard_Time_2023 Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.105 8.9.6.50 环境验证通过 ``` --- ### 根本原因总结 1. **环境污染**： - PowerShell 配置文件包含冲突定义 - 旧的环境变量残留导致冲突 2. **编码强制错误**： - 不当的 UTF-8 强制设置导致乱码 - 未考虑系统区域设置差异 3. **路径检测缺陷**： - 自动检测逻辑在复杂环境中不可靠 - 未验证关键文件的存在性

pytorch 基础－ variable 以及function定义等

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