这个数值按理说会进行改变呀，神经网络中权值也是如此进行迭代的，不知道为啥不会改变，希望给予帮助
pytorch中这个数值为什么不变呢？
这个数值按理说会进行改变呀，神经网络中权值也是如此进行迭代的，不知道为啥不会改变，希望给予帮助
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Elwin Wong 2022-09-18 11:38关注我猜测tensor.data返回的应该是数据的副本而不是视图，所以x不会改变。tensor之间的计算直接使用tensor本身就好了，不需要使用data属性。你可以把tensor看作是多维数组，可以直接进行计算的
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- 2022-09-17 23:58回答 1 已采纳 我猜测tensor.data返回的应该是数据的副本而不是视图，所以x不会改变。tensor之间的计算直接使用tensor本身就好了，不需要使用data属性。你可以把tensor看作是多维数组，可以直接
- 2022-09-26 14:01回答 2 已采纳 你这是因为没有安装tensorflow，用一下命令安装：pip3 install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
- 2022-10-24 14:12回答 2 已采纳 你的数据很多吗？ 一般情况下是不需要的，DataLoader本身是个可迭代的东西，如果设计得当的话大部分情况是不需要多次加载的。
- 2024-03-27 20:30【pytorch】数值算法/人工智能 说明：pytorch码头工人 (pytorch-docker,pytorch-docker) 文件列表: .circleci (0, 2022-07-06) .circleci\config.yml (1593, 2022-07-06) 0.3.1 (0, 2022-07-06) 0.3.1\Dockerfile ...
- 2023-03-03 16:34回答 2 已采纳 小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:如果你使用的是pytorch1.5.1版本，那么你应该安装apex包的1.0.1版本。安装不对的话，可能会出现报错，比如模型训练时出现RuntimeError
- 2022-11-28 16:32回答 2 已采纳 我认为唯一主要的加速将发生于并行。如果您因为cpu受限问题，那么利用多核是至关重要的。试着让每一行通过不同的（线程/进程）。当然，这会引起更多的问题，例如数据是否需要按照输入文件中的相同顺序排列。
- 2021-09-12 17:14回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2022-03-06 09:59人邮异步社区的博客 为什么用PyTorch 通过将模型应用到例证，深度学习允许我们执行很多复杂任务，如机器翻译、玩战略游戏以及在杂乱无章的场景中识别物体等。为了在实践中做到这一点，我们需要灵活且高效的工具，以便能够适用于这些...
- 2021-07-16 17:15回答 1 已采纳 [[1.0],[2.0],[3.0]],下面一样外面加层括号
- 2022-04-06 18:55回答 2 已采纳 anaconda的环境和Pycharm运行的环境一样么？
- 2022-04-26 09:27回答 2 已采纳 没有方法，只能 device = device = torch.device('cuda',0) # 在后续的 torch.Tensor 和 torch.nn.Module 后 添加 to(devic
- 2023-12-23 08:18AI浩的博客 view()是 PyTorch 中的一个常用函数，用于改变张量（tensor）的形状。在深度学习中，我们经常需要调整数据的形状以适应不同的网络结构或计算需求，view()函数就是用来完成这个任务的。
- 2022-04-10 19:40回答 1 已采纳 交换3个维度的顺序, 假设原来的顺序是(W, H, B), permute(2, 0, 1)之后就是(B, W, H), 因为torch里面第一个维度普遍都是batchnum,
- 2024-01-04 23:12AI量化小木屋的博客 pytorch中ONNX的部署，你懂吗
- 2024-02-29 11:32HeroFUCKEVERYTHING的博客 在Pytorch中涉及张量的操作都会涉及“dim”的设置，虽然也理解个大差不差，但是偶尔还是有点犯迷糊，究其原因还是没有形象化的理解。首先，张量的维度排序是有固定顺序的，0，1，2，......，是遵循一个从外到内的...
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