python float用法_Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法

pytorch中基本的变量类型当属FloatTensor（以下都用floattensor），而Variable（以下都用variable）是floattensor的封装，除了包含floattensor还包含有梯度信息

pytorch中的dochi给出一些对于floattensor的基本的操作，比如四则运算以及平方等(链接)，这些操作对于floattensor是十分的不友好，有时候需要写一个正则化的项需要写很长的一串，比如两个floattensor之间的相加需要用torch.add()来实现

然而正确的打开方式并不是这样

韩国一位大神写了一个pytorch的turorial，其中包含style transfer的一个代码实现

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for stepin range(config.total_step):

# Extract multiple(5) conv feature vectors

target_features= vgg(target)# 每一次输入到网络中的是同样一张图片，反传优化的目标是输入的target

content_features= vgg(Variable(content))

style_features= vgg(Variable(style))

style_loss= 0

content_loss= 0

for f1, f2, f3in zip(target_features, content_features, style_features):

# Compute content loss (target and content image)

content_loss+= torch.mean((f1- f2)**2)# square 可以进行直接加-操作？可以，并且mean对所有的元素进行均值化造作

# Reshape conv features

_, c, h, w= f1.size()# channel height width

f1= f1.view(c, h* w)# reshape a vector

f3= f3.view(c, h* w)# reshape a vector

# Compute gram matrix

f1= torch.mm(f1, f1.t())

f3= torch.mm(f3, f3.t())

# Compute style loss (target and style image)

style_loss+= torch.mean((f1- f3)**2)/ (c* h* w)# 总共元素的数目？

其中f1与f2,f3的变量类型是Variable，作者对其直接用四则运算符进行加减，并且用python内置的**进行平方操作，然后

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# -*-coding: utf-8 -*-

import torch

from torch.autogradimport Variable

# dtype = torch.FloatTensor

dtype= torch.cuda.FloatTensor# Uncomment this to run on GPU

# N is batch size; D_in is input dimension;

# H is hidden dimension; D_out is output dimension.

N, D_in, H, D_out= 64,1000,100,10

# Randomly initialize weights

w1= torch.randn(D_in, H).type(dtype)# 两个权重矩阵

w2= torch.randn(D_in, H).type(dtype)

# operate with +-*/ and **

w3= w1-2*w2

w4= w3**2

w5= w4/w1

# operate the Variable with +-*/ and **

w6= Variable(torch.randn(N, D_in).type(dtype))

w7= Variable(torch.randn(N, D_in).type(dtype))

w8= w6+ w7

w9= w6*w7

w10= w9**2

print(1)

基本上调试的结果与预期相符

所以，对于floattensor以及variable进行普通的+-×/以及**没毛病

以上这篇Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013517182/article/details/93051322