pytorch

与numpy之间相互转换

torch.from_numpy

xxx.numpy()

 

 

矩阵相乘

 

 

 

 

要不要把variable涉及到反相传播的过程当中去　　require_grad

 

 

variable中的tensor是存放再data中

 

 

 激励函数

解决我们日常生活中 不能用线性方程所概括的问题

import torch.nn.functional as F     # 激励函数都在这

 

# 做一些假数据来观看图像
x = torch.linspace(-5, 5, 200)  # x data (tensor), shape=(100, 1)
x = Variable(x)

# 几种常用的 激励函数
y_relu = F.relu(x).data.numpy()
y_sigmoid = F.sigmoid(x).data.numpy()
y_tanh = F.tanh(x).data.numpy()
y_softplus = F.softplus(x).data.numpy()