一直对于model.eval()和torch.no_grad()有些疑惑 之前看博客说,只用torch.no_grad()即可 但是今天查资料,发现不是这样,而是两者都用,因为两者有着不同的作用 引用stackoverflow: Use both. They do different things, and have different scopes. with torch.no_grad: disables tracking of gradients in autograd. model.ev

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels

官方文档 torch.matmul() 函数几乎可以用于所有矩阵/向量相乘的情况,其乘法规则视参与乘法的两个张量的维度而定. 关于 PyTorch 中的其他乘法函数可以看这篇博文,有助于下面各种乘法的理解. torch.matmul() 将两个张量相乘划分成了五种情形:一维 × 一维.二维 × 二维.一维 × 二维.二维 × 一维.涉及到三维及三维以上维度的张量的乘法. 以下是五种情形的详细解释: 如果两个张量都是一维的,即 torch.Size([n]) ,此时返回两个向量的点积.作用与 to

torch.narrow(input, dim, start, length) → Tensor Returns a new tensor that is a narrowed version of input tensor. The dimension dim is input from start to start +length. The returned tensor and input tensor share the same underlying storage. Paramete

cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起. 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B,想把他们拼接在一起,需要如下操作: C = torch.cat( (A,B),0 ) #按维数0拼接(竖着拼) C = torch.cat( (A,B),1 ) #按维数1拼接(横着拼) >>> import torch >>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵) >>> A tensor([[ 1., 1.,

numpy.expand_dims(a, axis) Expand the shape of an array. Insert a new axis that will appear at the axis position in the expanded array shape. Parameters: a : array_like Input array. axis : int Position in the expanded axes where the new axis is place

repeat(*sizes) → Tensor Repeats this tensor along the specified dimensions. Unlike expand(), this function copies the tensor’s data. WARNING torch.repeat() behaves differently from numpy.repeat, but is more similar to numpy.tile. For the operator sim

先看一下它的参数: norm(p='fro', dim=None, keepdim=False, dtype=None) p: the order of norm. 一般来说指定 $p = 1, 2$ 等值表示 $(\sum_{i} \left | x_i \right |^{p})^{(1/p)}$,更详细的描述可以参考: dim: 缩减的维度,dim=0 是对 0 维度上的一个向量求范数,返回结果数量等于其列的个数,也就是说有多少个0维度的向量, 将得到多少个范数.dim=1同理. keep

相关描述 https://discuss.pytorch.org/t/torch-no-grad-affecting-outputs-loss/28595/3 今天在训练网络的时候,发现mseloss在train和test时相差了好几个量级,后来发现是因为mseloss(input,target),并不是对称的,input的应该是网络的输出,而targte是目标,如果颠倒过来,计算就是错的.

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

pytorch hook学习 register_hook import torch x = torch.Tensor([0,1,2,3]).requires_grad_() y = torch.Tensor([4,5,6,7]).requires_grad_() w = torch.Tensor([1,2,3,4]).requires_grad_() z = x+y; o = w.matmul(z) # o = w(x+y) 中间变量z o.backward() print(x.grad,y.g

torch.nn 的本质 PyTorch 提供了各种优雅设计的 modules 和类 torch.nn,torch.optim,Dataset 和 DataLoader 来帮助你创建并训练神经网络.为了充分利用它们的力量并且根据你的问题定制它们,你需要真正地准确了解它们在做什么.为了建立这种理解,我们首先从这些模型(models)上不使用任何特性(features)在 MNIST 数据集上训练一个基本的神经网络:我们将从最基本的 PyTorch Tensor 功能开始.然后,我们每次在 torc

torch.autograd 是PyTorch的自动微分引擎,用以推动神经网络训练.在本节,你将会对autograd如何帮助神经网络训练的概念有所理解. 背景 神经网络(NNs)是在输入数据上执行的嵌套函数的集合.这些函数由参数(权重.偏置)定义,并在PyTorch中保存于tensors中. 训练NN需要两个步骤: 前向传播:在前向传播中(forward prop),神经网络作出关于正确输出的最佳预测.它使输入数据经过每一个函数来作出预测. 反向传播:在反向传播中(backprop),神经网络根

训练神经网络时,最常用的算法就是反向传播.在该算法中,参数(模型权重)会根据损失函数关于对应参数的梯度进行调整. 为了计算这些梯度,PyTorch内置了名为 torch.autograd 的微分引擎.它支持任意计算图的自动梯度计算. 一个最简单的单层神经网络,输入 x,参数 w 和 b,某个损失函数.它可以用PyTorch这样定义: import torch x = torch.ones(5) # input tensor y = torch.zeros(3) # expected output

该教程是在notebook上运行的,而不是脚本,下载notebook文件. PyTorch提供了设计优雅的模块和类:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以创建和训练神经完了过.为了充分利用其功能,并根据问题进行自定义,需要充分理解它们做的是什么.为了提高认知,我们首先在MNIST上训练一个基础的神经网络,而不使用这些模块的任何特性:仅使用最基础的PyTorch tensor函数初始化.然后,一次添加一个来自torch.nn, torch.opti

好久不见各位,哈哈,又鸽了好久. 本文紧接上一篇<实践torch.fx第一篇--基于Pytorch的模型优化量化神器>继续说,主要讲如何利用FX进行模型量化. 为什么这篇文章拖了这么久,有部分原因是因为Pytorch的FX变动有点频繁,我在使用过程中也尝试补充些代码和官方对齐,而且官方的更新比较频繁,很多琐碎的API偶尔会变化.因为怕文章的实时性不够,所以拖了一段时间,所幸比较好的观察了一段时间,发现FX主要API不怎么变,整体流程不会变化,还好还好. 目前基于6月24日的FX版本进行讲解,借

先看看简单例子: import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) 1 2 3 4 5 6 7 用torch.tensor让list成为tensor: # Create a 3D tensor of size 2x2x2. T_data = [[[1

1.从数据直接构建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.从已有的tensor构建一个tensor.这些方法会重用原来tensor的特征. x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x,dtype=torch.float) 3.得到tensor的形状 x.shape() x.size() 4.tensor的运算 x = torch.rand(5,3)     y = torch.rand(5,3)

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按

先看函数参数: torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) input: 一个 tensor,即要被“推平”的 tensor. start_dim: “推平”的起始维度. end_dim: “推平”的结束维度. 首先如果按照 start_dim 和 end_dim 的默认值,那么这个函数会把 input 推平成一个 shape 为 $[n]$ 的tensor,其中 $n$ 即 input 中元素个数. 如果我们要自己设定起始维度和结束维度呢? 我们