台风天赋的博客

pytorch与cuda版本兼容性问题这个问题主要在复现MAttNets[2]这篇论文时发现非常致命环境cuda = 9.2pytorch = 0.4.1cudnn = 7.1.4问题1描述Found GPU0 TITAN V which requires CUDA_VERSION >= 9000 for optimal performance and fast startup time, but your PyTorch was compiled with CU..

1.在使用clone()时，比如x = y[1, :].clone()此时的x不是y的视图，只是一个克隆复制品。此时修改x，并不会影响y；同样的修改y也不会影响到x。但是如果没有使用clone()，则会互相影响。使用clone还有一个好处是会被记录在计算图中，即梯度回传到副本时也会传到源Tensor2.pytorch和numpy一样，内部提供了大量的线性代数方法函数。避免重复造轮子。3.pytorch中，索引操作不会开辟新内存地址（即使用clone函数的原因），但是普通运算会。所以，