Pytorch学习（一）：Variable / requires_grad / .item() / .max()函数/view_as函数 /.cpu()

最新推荐文章于 2024-05-07 18:07:46 发布

Monmoka

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文章标签： Pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ydy_2017211924/article/details/98501093

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本文介绍了PyTorch中的基本概念，包括Variable的使用，如何通过requires_grad跟踪梯度，利用.item()获取单元素Tensor的数值，.max()函数的多参数用法，以及如何通过.view_as()调整Tensor形状，最后讨论了将Tensor转移到CPU上的方法.

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Variable / requires_grad / .item() / .max()函数 /view_as函数

requires_grad函数

在这里插入图片描述

Variable

Variable的功能已经改变
支持Variable(Tensor)和Variable(Tensor,requires_grad)两种，返回的是一个Tensor而非Variable值

Pythorch手册

.item()

返回Tensor类型的数字值，此Tensor只能有一个元素

在这里插入图片描述

.max(input,dim,keepdim,out)函数

在这里插入图片描述

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诚之和:pytorch Variable与Tensor合并后 requires_grad()默认与修改方式

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pytorch更新完后Variable与Tensor合并了。现在torch.Tensor()能像Variable一样进行反向传播的更新，返回值为Tensor，Variable自动创建tensor，且返回值为Tensor，（所以以后不需要再用Variable）。Tensor创建后,默认requires_grad=Flase，可以通过xxx.requires_grad_()将默认的Flase修改为True。来看看官方文档是怎么介绍的吧。下面附代码及官方文档代码： import torch from to

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pytorch学习笔记——requires_grad

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根据PyTorch的自动求导机制，如果一个tensor设置require_grad为True的情况下，才会对这个tensor以及由这个tensor计算出来的其他tensor求导，并将导数值存在tensor的grad属性中，便于优化器来更新参数。所以一般情况下，只有对训练过程的tensor设置require_grad为True，便于求导和更新参数。而验证过程只是检查当前模型的泛化能力，只需要求出loss，所以不需要根据val set的loss对参数进行更新，因此require_grad为False。具体的一些

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PyTorch从入门到实践 | (3) Autograd

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Pytorch requires_grad 参数

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当requires_grad = False，则不保留梯度，因此即便在optimizer中注册了参数，也没有梯度可以用来更新参数，因此参数不变。不过不影响梯度继续反向传播，即假设某一层（例如第三层）参数的requires_grad为False或True，前面层（第1或2层）参数的梯度都不变。requires_grad 表达的含义是，这一参数是否保留（或者说持有，即在前向传播完成后，是否在显存中记录这一参数的梯度，而非立即释放）梯度，等待优化器执行optim.step()更新参数。

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徐心兰

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是一个非常重要的属性，它决定了某个张量（Tensor）是否会在自动求导（autograd）过程中跟踪其计算历史。在实际应用中，如果你想要保留原始数据并创建一个新的用于梯度计算的张量，你应该使用。如果你想要直接修改现有张量的属性，使其开始或停止跟踪操作，那么你应该使用。在使用深度学习框架（如PyTorch）进行神经网络模型训练时，的区别主要在于它们对张量属性的改变时机不同。用于创建一个新的张量副本并设置其。用于直接修改原张量的。

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