Pytorch源码解析

原创 已于 2022-05-08 10:19:53 修改 · 626 阅读 · 1 ·
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#pytorch #深度学习 #人工智能

于 2020-11-14 20:44:50 首次发布
本文深入剖析PyTorch源码，详细解释Tensor的生成过程，包括内存分配、数据初始化及张量操作，帮助读者更好地理解和使用PyTorch进行深度学习实践。
PyTorch 2.5

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

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pytorch源码解析：Tensor的生成过程

https://blog.youkuaiyun.com/tanmx219/article/details/86762506

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创建的副本，那么会发出警告，因为这些副本的参数是从原始模型中复制过来的，它们在自动求导中不是叶节点，所以不会积累梯度。函数内的部分文档说明了这个方法的作用，即将所有模型参数的梯度设为零。这是一段 PyTorch 的代码，用于定义模型训练中常见的几个方法，包括进入评估模式、设置参数。函数内的部分文档说明了这个方法的作用，即把模块设置为评估模式。否则，如果参数的梯度不是来自于另一个计算的结果，那么将参数的。函数内的部分文档说明了这个方法的作用，即改变模块中参数的。是一个循环，遍历模块的所有参数。
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