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*tensor)
# 各個元素分別相乘，不是矩陣乘法
v_out = torch.mean(variable*variable)
'''v_out = 1/4sum(var*var)
x1 = 1 ,x2 = 2, x3 = 3, x4 = 4
v_out = 1/4(x1**2 + x2**2 + x3**2 + x4**2)
梯度就是分別對x求偏導
'''print
(v_out)
print
(variable.grad)
# 反向傳播之前梯度值為none
v_out.backward(
)# tensor不能反向傳播，而variable可以
print
(variable.grad)
# 反向傳播後的更新值，
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 vari...
Pytorch Tensor和tensor的區別
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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...