backward函数 官方定义: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum of gradients of given tensors w.r.t. graph leaves.The graph is differentiated using the chain rule. If a…

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…

Pytorch中randn和rand函数的用法 randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个包含了从标准正态分布中抽取的一组随机数的张量 size:张量的形状, out:结果张量.(目前还没有看到使用这个参数的例子) rand也差不多其实: torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 但是它是[0,1)之间的均匀分布 其他一些分布 离散正态分布 torch.normal(means, std, out=None…

libsvm该函数的调用方法 详细说明 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/26261173 须要载入(load)SVM的模型, 然后将结点转换为SVM的格式, 即索引(index)+数据(value)的形式; 释放SVM的model有专用的函数: svm_free_and_destroy_model, 否则easy内存泄露; 能够预測数据的概率, 则须要模型是概率模型, 返回的是一个类别数组(2分类, 则为2个值的…

原因:保存下来的模型和参数不能在没有类定义时直接使用. Pytorch使用Pickle来处理保存/加载模型,这个问题实际上是Pickle的问题,而不是Pytorch. 解决方法也非常简单,只需显式地导入类定义.即将包含类定义的文件复制粘贴到与要运行的文件同一文件夹下,再import Class! 但是,在实际过程中,我们采取import Class的方法没起到作用,而直接在要运行的文件上复制类定义是一种可行的方法.…

squeeze用来减少维度, unsqueeze用来增加维度 具体可见下方博客. pytorch中squeeze和unsqueeze…

Variable一般的初始化方法,默认是不求梯度的 import torch from torch.autograd import Variable x_tensor = torch.randn(2,3) #将tensor转换成Variable x = Variable(x_tensor) print(x.requires_grad) #False x = Variable(x_tensor,requires_grad=True) #Varibale 默认时不要求梯度的,如果要求梯度,需要说明…

闭包: 闭包可以理解为定义在一个函数内部的函数, 函数A内部定义了函数B, 函数B有访问函数A内部变量的权力: 闭包是函数和子函数之间的桥梁: 举个例子: let func = function() { let firstName = 'allen' let innerFunc = function(lastName) { console.log(`hello ${firstName}-${lastName}`) } innerFunc('Liu'); } func(); 输出:hello al…

retain_graph参数的作用 官方定义: retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases setting this option to True is not needed and often can be worked around in a much more efficient way. D…

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…