PyTorch 入门实战（二）——Variable

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分类专栏： Pytorch使用教程和范例 文章标签： PyTorch 深度学习 Variable
于 2019-01-15 14:30:11 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36556893/article/details/86490458
本文是PyTorch入门系列的第二篇，主要介绍Variable的概念、创建与使用，包括标量和矩阵的求导计算图，以及Variable在GPU上的操作和与Numpy之间的转换。Variable作为自动求导的核心，它在计算图中承载数据和梯度信息，通过实例详细解释了其属性和转换方法。

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如何解决"Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead."请看这个部分Variable转Numpy与Numpy转Variable

一、概念

1.Numpy里没有Variable这个概念，如果大家学过TensorFlow就会知道，Variable提供了自动求导的功能。

2.Variable需要放进一个计算图中，然后进行前后向传播和自动求导。

3.Variable的属性有三个：

  • data：Variable里Tensor变量的数值
  • grad：Variable反向传播的梯度
  • grad_fn：得到Variable的操作
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