摘要：
x经过某些运算得到1个y，那么就出现了dy/dx，以及x→y的映射（y是如何由x运算得到的）。 dy/dx的获得需两步：y.backward() 、x.grad，即反向传播、求出梯度 x→y的映射，是Tensor对象的一个属性grad_fn：y.grad_fn 注意，反向传播会累加梯度，所以反向传播 阅读全文
posted @ 2020-04-03 15:41
夕西行
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摘要：
原位操作(in-place)，带“_”尾巴的都是原位操作，如x.add_(y) ，x被改变。 1、加法 import torch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]]) #Tensor得到的是浮点型 #x=t.tensor([[10,11],[20,21]],dtype 阅读全文
posted @ 2020-04-03 14:21
夕西行
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摘要：
tensor（张量）是PyTorch的一种数据类型，可以是标量、一维向量、多维矩阵等。 官网已经有介绍，总结如下： 上图中types可以不同（dtype不设定就是同类型），并没有严格界限，不过最好按推荐的情况去使用。 tensor.*中tensor就是带有数据的具体对象了，如下述案例中x、y等。 1 阅读全文
posted @ 2020-04-03 11:51
夕西行
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