pytorch 中的variable函数
torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现(tensor变成variable之后才能进行反向传播求梯度?用变量.backward()进行反向传播之后,var.grad中保存了var的梯度)
x = Variable(tensor, requires_grad = True)
Varibale包含三个属性:
- data:存储了Tensor,是本体的数据
- grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tensor,与data形状一致
- grad_fn:指向Function对象,用于反向传播的梯度计算之用
用法:
-
import torch
-
from torch.autograd import Variable
-
x = Variable(torch.one(2,2), requires_grad = True)
-
print(x)#其实查询的是x.data,是个tenso
【推荐】还在用 ECharts 开发大屏?试试这款永久免费的开源 BI 工具!
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 软件产品开发中常见的10个问题及处理方法
· .NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列:向量数据库的应用与畅想
· 从问题排查到源码分析:ActiveMQ消费端频繁日志刷屏的秘密
· 一次Java后端服务间歇性响应慢的问题排查记录
· dotnet 源代码生成器分析器入门
· ThreeJs-16智慧城市项目(重磅以及未来发展ai)
· 软件产品开发中常见的10个问题及处理方法
· Vite CVE-2025-30208 安全漏洞
· 互联网不景气了那就玩玩嵌入式吧,用纯.NET开发并制作一个智能桌面机器人(四):结合BotSharp
· MQ 如何保证数据一致性?