Variable和tensor的計算

變數在torch中是建立乙個計算圖，但是相比較tensorflow和theano中的靜態圖，

它是動態的，torch沒有placeholder，torch只能給計算圖傳遞變數

import numpy as np

import torch
from torch.autograd import variable
tensor=torch.tensor([[1,2],[3,4]])
variable=variable(tensor,requires_grad=true)
#requires_grad是參不參與誤差反向傳播, 要不要計算梯度
print(tensor)
print(variable)
t_out=torch.mean(tensor*tensor)
v_out=torch.mean(variable*variable) # v_out = 1/4 * sum(variable*variable)
print(t_out)
print(v_out)
v_out.backward() # v_out的反向傳播
# 初始化變數的梯度
print(variable.grad) # d(v_out)/d(variable) = 1/4*2*variable = variable/2
print(variable) #variable format
print(variable.data) #tensor format
print(variable.data.numpy()) #numpy format

tensor([[1., 2.],

[3., 4.]])
tensor([[1., 2.],
[3., 4.]], requires_grad=true)
tensor(7.5000)
tensor(7.5000, grad_fn=)
tensor([[0.5000, 1.0000],
[1.5000, 2.0000]])
tensor([[1., 2.],
[3., 4.]], requires_grad=true)
tensor([[1., 2.],
[3., 4.]])
[[1. 2.]
[3. 4.]]

variable和tensor的區別

import torch from torch.autograd import variable tensor torch.floattensor 1,2 3,4 variable variable tensor,requires grad true t out torch.mean tensor ...

Pytorch Tensor和tensor的區別

在pytorch中，tensor和tensor都能用於生成新的張量 a torch.tensor 1 2 a tensor 1 2.a torch.tensor 1 2 a tensor 1 2 首先，我們需要明確一下，torch.tensor 是python類，更明確地說，是預設張量型別torch...

tcl tk參考 變數和過程variable

variable 建立和初始化乙個名字空間變數variable?name value.name value?這個命令一般在名字空間中建立乙個或多個變數，每個變數 name使用 value初始化，最後乙個變數的 value是可選的。如果變數name不存在，就建立乙個，在這種情況下，如果指定了value...