詳解pytorch0.4.0遷移指南-創(chuàng)新互聯(lián)

總說(shuō)

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由于pytorch 0.4版本更新實(shí)在太大了, 以前版本的代碼必須有一定程度的更新. 主要的更新在于 Variable和Tensor的合并., 當(dāng)然還有Windows的支持, 其他一些就是支持scalar tensor以及修復(fù)bug和提升性能吧. Variable和Tensor的合并導(dǎo)致以前的代碼會(huì)出錯(cuò), 所以需要遷移, 其實(shí)遷移代價(jià)并不大.

Tensor和Variable的合并

說(shuō)是合并, 其實(shí)是按照以前(0.1-0.3版本)的觀點(diǎn)是: Tensor現(xiàn)在默認(rèn)requires_grad=False的Variable了.torch.Tensor和torch.autograd.Variable現(xiàn)在其實(shí)是同一個(gè)類! 沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別! 所以也就是說(shuō),現(xiàn)在已經(jīng)沒(méi)有純粹的Tensor了, 是個(gè)Tensor, 它就支持自動(dòng)求導(dǎo)!你現(xiàn)在要不要給Tensor包一下Variable, 都沒(méi)有任何意義了.

查看Tensor的類型

使用.isinstance()或是x.type(), 用type()不能看tensor的具體類型.

>>> x = torch.DoubleTensor([1, 1, 1])
>>> print(type(x)) # was torch.DoubleTensor
"<class 'torch.Tensor'>"
>>> print(x.type()) # OK: 'torch.DoubleTensor'
'torch.DoubleTensor'
>>> print(isinstance(x, torch.DoubleTensor)) # OK: True
True

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