qq_37692302的博客

Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数（inplace操作）：（1）数据类型转换　　在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可，也可以用.to()函数进行转换，所有的Tensor类型可参考https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html（2）数据存储位置转换　　CPU张量 ----> GPU张量，使用data.cuda()　　GPU张量 ----> CPU张量，使用da.

1 tensor.clone()返回tensor的拷贝，返回的新tensor和原来的tensor具有同样的大小和数据类型原tensor的requires_grad=True clone()返回的tensor是中间节点，梯度会流向原tensor，即返回的tensor的梯度会叠加在原tensor上>>> import torch>>> a = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)>>> b = a.cl

PyTorch 中的 Tensor，Variable 和 nn.Module(如 loss，layer和容器 Sequential) 等可以分别使用 CPU 和 GPU 版本，均是采用.cuda()方法.如：import torcha = torch.Tensor(2, 3)if torch.cuda.is_available(): # 判断是否支持 CUDA a.is_cuda # False a = a.cuda() # 放到 GPU 上 a.is_cud..

参数初始化就是这么一个容易被忽视的重要因素，因为不仅使用者对其重要性缺乏概念，而且这些操作都被TF、pytorch这些框架封装了，你可能不知道的是，糟糕的参数初始化是会阻碍复杂非线性系统的训练的。本文以MNIST手写体数字识别模型为例来演示参数初始化对模型训练的影响。点击这里查看源码。Xavier Initialization 早期的参数初始化方法普遍是将...