Pytorch报警告UserWarning: To copy construct from a tensor

最新推荐文章于 2024-09-17 12:02:18 发布
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#深度学习 #python

这篇博客讨论了在PyTorch中将变量转换为tensor时遇到的一个UserWarning，推荐使用`.clone().detach()`或`.clone().detach().requires_grad_(True)`而不是直接使用`torch.tensor()`。作者提醒，当需要改变变量类型时，应当使用`torch.as_tensor(torch.from_numpy(feature), dtype=torch.float32)`。博客内容主要针对深度学习初学者，旨在帮助他们避免常见的编程陷阱。

详细的警告如下：
  UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor).

feature = torch.tensor(    , dtype=torch.float32)

  其实就是在将某个变量转成tensor过程中指定变量类型警告！
  如果在转为tensor时需要改变变量类型需要用下面的语句

torch.as_tensor(torch.from_numpy(feature), dtype
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警告UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach
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函数都会创建新的张量，并且不与原先的张量共享内存，即使输入的是一个已有的 PyTorch 张量。如果原先的张量是一个反向传播计算图的一部分，使用。函数会破坏计算图中张量的历史信息，使原来的张量和新创建的张量不再共享梯度和计算历史。因此，如果想要创建一个新的张量，最好使用。具有相同的形状和值，但是它不再共享梯度和计算历史，可以安全地用于其他操作。警告信息提到了这个建议，是因为在 PyTorch 中，这个警告信息是提示在构造新的张量时，推荐使用。，这样可以安全地复制一个共享计算历史的张量。
python运行警告_ UserWarning: To copy construct from a tensor
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01-18 1935
这个警告是 PyTorch 给出的建议，提示你在构造新的张量时最好使用 tensor.clone().detach() 或 tensor.clone().detach().requires_grad_(True)，而不是 torch.tensor(sourceTensor)。可以根据实际情况选择其中一种方法，具体取决于你是否需要保留梯度信息。，使用 clone().detach().requires_grad_(True)。，使用 clone().detach()；
UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor)
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在 PyTorch 中，正确地从一个张量复制构造一个新的张量，推荐使用 `clone().detach()` 或 `clone().detach().requires_grad_(True)` 的方式，而不是使用 `torch.tensor()` 函数。这种方法可以确保新张量与原张量的...
/home/ai/YXJ/AI_receiver_sparseDMRS/rx_datasetTF.py:38: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). torch.tensor(received_signal, dtype=torch.float32), /home/ai/YXJ/AI_receiver_sparseDMRS/rx_datasetTF.py:39: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). torch.tensor(pilot, dtype=torch.float32), /home/ai/YXJ/AI_receiver_sparseDMRS/rx_datasetTF.py:40: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). torch.tensor(transmitted_bits, dtype=torch.float32),
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这个警告信息表明，在代码中直接使用 `torch.tensor(sourceTensor)` 从一个已有的张量（`sourceTensor`）创建新张量时，PyTorch 推荐使用 `clone().detach()` 或 `clone().detach().requires_grad_(True)` 的方式，...
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