pytorch 學習第一日

import torch

from torch.autograd import variable
#聽說新版本variable與tensor兩個型別合併了。
#variable與tensor的區別在於：
#tensor物件支援在原物件支援區域上修改資料，通+=」或者torch.add()方法
#而variable不支援在原物件記憶體區域上修改資料
#variable物件可求梯度，並且對variable物件的操作，操作會被記錄
#可以通過grad_fn屬性檢視上一次的操作，可通過data屬性訪問原始張量
#tensor = torch.floattensor([[
1,2]
,[3,
4]])
variable = variable(tensor, requires_grad=
true);
t_out = torch.mean( tensor*tensor )
v_out = torch.mean( variable * variable )
print
(t_out)
print
(v_out)
#v_out = 1/4*sum(var*var).梯度如何就是那呢？
#d( v_out ) /d(var) = 1/4*2*variable = variable /2;
v_out.backward()#
print
(variable.grad)
#print
(variable.data)
#這是tensor型別
print
(variable.data.numpy())
#把variable裡面的tensor轉換成numpy
print
(variable)
#variable

我個人比較感興趣的是

v_out.backward(

)

tensor(

7.5000
)tensor(
7.5000
, grad_fn=
)tensor([[
0.5000
,1.0000],
[1.5000
,2.0000]]
)tensor([[
1.,2
.],[
3.,4
.]])
[[1.
2.][
3.4.
]]tensor([[
1.,2
.],[
3.,4
.]], requires_grad=
true
)

加入把varible的四個值看成是x，vout對應乙個y。那麼

y =f(x),其中

f(x)=1

/4*sum
( x^
2)

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