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基础知识

【代码】【mmdetection】MaskRcnn中的mask是怎么输出的，是什么形式？

【代码】【Pytorch】自己的工具类：TensorList。

新开内存建一个tensor b，将已有tensor a的值赋值给b[1:]，此时对b的梯度能不能回传到a上？答案是可以。下面的前两个输出表明赋值是深拷贝，不是浅拷贝。a,b是两个不同的内存最后两个输出表明，b不被重新赋值的部分能够将梯度反传回a。import torcha = torch.tensor([1, 2, 3]).float()a.requires_grad_()b = a.new_full((4,), 0)b[[1, 2, 3]] = a # 这里写 b[[1, 2,

meshgridimport numpy as npX = np.arange(1, 4)Y = np.arange(11, 13)# MX.shape=MY.shape=(len(Y), len(X))=(H,W)MX, MY = np.meshgrid(X, Y)print(MX)print(MY)MP = np.stack([MX, MY], axis=-1)[[1 2 3] [1 2 3]][[11 11 11] [12 12 12]]MP: (x0, y0) (x

1. 输入要梯度，输出必须要梯度我们只能指定计算图的leaf节点的requires_grad变量来决定改变量是否记录梯度，而不能指定它们运算产生的节点的requires_grad，它们是否要梯度取决于它们的输入节点，它们的输入节点只要有一个requires_grad是True，那么它的requires_grad也是True.x = torch.randn(2, 100)x.requires_...