在BP的时候，pytorch是将Variable的梯度放在Variable对象中的，我们随时都可以使用Variable.grad得到对应Variable的grad。刚创建Variable的时候，它的grad属性是初始化为0.0的（0.2 版本已经是 打印的结果是 None。）。import torch
from torch.autograd import Variable
w1 = Variabl
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2023-12-25 10:28:39
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1. 对于在 求梯度阶段需要用到的张量 不能使用 inplace operation有时为了节省内存，比如ReLu单元，我们可以使用inplace=True来将output tensor 覆盖在input tensor的内存位置上。但是从pytorch中的autograd的视角来看，依然将会追踪到两个不同的tensor，只不过是这两个tensor在内存中处于同一个位置
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2023-09-07 17:32:51
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pytorch 常用命令
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2023-06-19 09:11:12
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# 如何在 PyTorch 中实现原地操作（In-place Operation）切片
在 PyTorch 中进行原地操作（in-place operation），尤其是通过切片操作修改张量，虽然可以提高效率，但也需要谨慎使用，以避免不必要的错误。本文将指导你如何实现该操作，并提供详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
以下是实现原地切片操作的流程：
| 步骤 | 说明 |
|------
原创
2024-09-11 05:53:04
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文章目录一、in-place含义二、in-place代码示例三、在pytorch中, 有两种情况不能使用inplace operation第一种情况: requires_grad=True 的 leaf tensor第二种情况: 求梯度阶段需要用到的张量 一、in-place含义in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原
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2023-08-21 18:23:05
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文章目录前言Inplace操作概述inplace操作的优缺点常见的inplace操作总结参考链接 前言之前在写训练代码时，遇到了inplace operation导致的问题，所以就了解了一下pytorch的inplace operation，在此记录一下inplace操作的一些知识。报错信息如下：RuntimeError: one of the variables needed for grad
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2023-07-13 11:05:50
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文章目录What is PyTorch?Autograd：自动求导神经网络定义网络计算损失反向传播更新权重模型保存和加载模型保存模型加载 What is PyTorch?What is PyTorch?torch.Size本质上还是tuple，所以支持tuple的一切操作。任何一个in-place改变张量的操作后面都固定一个_。例如x.copy_(y)、x.t_()将更改x。也可以使用像标准的N
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2024-02-21 12:17:26
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学习笔记|Pytorch使用教程08本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2。transforms——图像变换transforms——transforms方法操作自定义transforms方法一.transforms——图像变换1.Pad 功能：对图片边缘进行填充padding：设置填充大小 当为a时，上下左右均填充a个像素。 当为（a，b）时，上下填
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2023-10-17 08:58:26
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1、算术操作（加法为例）import torch
'''
算术操作（加法）
'''
# 算术操作
# 在PyTorch中，同一种操作可能有很多种形式，下面用加法作为例子。
x = torch.empty(5, 3)
x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64) # 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device
pr
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2023-09-26 21:52:10
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step：正负数均可，其绝对值大小决定了切取数据时的""步长”，而正负号决定了“切取方向”，正表示“从左往右”取值，负表示“从右往左”取值。当step省略时，默认为1，即从左往右以步长1取值。“切取方向非常重要！”“切取方向非常重要！”“切取方向非常重要！”，重要的事情说三遍！start_index：表示起始索引（包含该索引对应值）；该参数省略时，表示从对象“端点”开始取值，至于是从“起点”还是从
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2023-10-16 15:28:50
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inplace 操作是 PyTorch 里面一个比较常见的错误，这篇文章记录了一个一些排查这种错误的方法
原创
2022-04-29 22:54:59
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347PyTorch 的 Autograd叶子张量对于任意一个张量来说，我们可以用 tensor.is_leaf 来判断它是否是叶子张量（leaf tensor）。在反向传播过程中，只有 is_leaf=True 的时候，需要求导的张量的导数结果才会被最后保留下来。对于 requi
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2023-09-16 07:30:37
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。
原创
2022-08-13 00:31:08
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Pytorch使用笔记nn.ModuleCNNtorch.nn.Conv1dtorch.nn.Conv2dtorch.nn.ConvTranspose1dRNNLSTMself.register_buffer()LossBCELosstorchtorchgpu其他数据类型转化为torchtorch维度形状变换1.repeat()2.transpose()和permute()3.view()4.s
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2023-10-27 20:10:30
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pytorch study 1-2 week学习地址配置环境变量p3 函数学习两大法宝p5 pytorch加载数据p6 Dataset实战p7 tensorboard add_scalar()使用p8 tensorboard add_img()的使用p9 trasforms的使用p12 常见的transformsp14 torchvision中常见数据集的使用p15 Dataloader的使用p
分享关于Python使用的一些个人分享，包管理在日常学习当中，我们完成任务一般只用到特定的库，且使用的Python版本不完全相同（尤其是一些仅存在于Python2.7的包），为了方便管理和打包，我们可以安装多个版本Python，每个只安装特定模块，完成特定任务（如机器学习相关算法）使用时在Pycharm中导入对应环境即可。另外，使用开源环境Anaconda3对于包管理十分有效，十分推荐用于机器学习
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2024-07-26 11:17:09
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MySQL 5.5版本DDL在MySQL 5.6.7版本前，DDL操作主要有copy和inplace两种方式，两种方式全程都需要锁表禁止写操作，允许部分时间段的读操作。copy方式：(1)新建带索引的临时表
(2)锁原表，禁止DML，允许查询
(3)将原表数据拷贝到临时表(无排序，一行一行拷贝)
(4)进行rename，升级字典锁，禁止读写
(5)完成创建索引操作inplace方式(1)新建索引的
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2024-01-30 07:17:19
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## 实现“mysql inplace”教程
### 整体流程
下面是实现"mysql inplace"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个临时表 |
| 2 | 将数据从原表复制到临时表 |
| 3 | 重命名原表 |
| 4 | 重命名临时表为原表 |
| 5 | 删除原表 |
### 详细步骤
#### 步骤1：创建一个临时表
`
原创
2024-04-27 06:50:59
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# Python中的in-place操作
在Python编程中，有时我们需要对数据进行操作而不创建新的对象。这样的操作被称为"in-place"操作。通过"in-place"操作，我们可以节省内存空间并提高代码的执行效率。
## 什么是"in-place"操作？
"In-place"操作是指在原始对象上直接进行修改，而不创建新的对象。在Python中，许多内置的数据结构和函数都支持"in-p
原创
2024-01-24 12:06:53
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Pytorch的很多地方有inplace这个参数，最近遇到的是nn.ReLU(inplace=True)。还有torch.sigmoid_等inplace默认是Falseinplace的含义是是否进行覆盖运算。即改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原来的内存上改变它的值比如：x = x +1即对原值进行操作，然后将得到的值又直接复制到该值中而不是覆盖运算的例子如：y = x
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2023-12-10 16:40:31
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