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RSS订阅原创 Pytorch 学习2
调用 tensor.data，可以得到 tensor的数据 + requires_grad=False 的版本，而且二者共享储存空间，也就是如果修改其中一个，另一个也会变。官方建议使用 tensor.detach() 来替代它，二者作用相似，但是 detach 会被自动求导系统追踪，使用起来很安全.对于每个batch大都执行了这样的操作： # zero the parameter gradients optimizer.zero_grad() # forward + backward + opt.
2022-01-10 17:55:51
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原创 Pytorch学习1
设置为CPU还是GPU：device = torch.device(“cuda” if (use_cuda and torch.cuda.is_available()) else “cpu”)device = torch.device(“cpu”)将一个array转换成tensor:I0=torch.from_numpy(I00)记录一个tensor的梯度：alpha = alpha.to(device)alpha.requires_grad = True想要I0和 I1一致：用： I
2022-01-09 23:57:37
596
空空如也
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