# PyTorch取消Variable变量
在PyTorch 0.4版本之后，PyTorch取消了Variable变量，这是因为Variable在PyTorch的设计中起到了自动求导的作用，但是在0.4版本以后，PyTorch引入了更加灵活和高效的autograd机制，取消了Variable变量，使得代码更加简洁和高效。
## 什么是Variable变量
在PyTorch 0.3版本中，Va
原创
2024-02-27 06:33:10
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文章目录0. 前言1. Batch Normalization的数学定义1.1 Normalization的表达式1.2 Batch Normalization的表达式2. Batch Normalization的作用3. PyTorch实战 0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进
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2023-10-09 11:02:01
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detach官方文档中，对这个方法是这么介绍的。detach = _add_docstr(_C._TensorBase.detach, r"""
Returns a new Tensor, detached from the current graph.
The result will never require gradient.
.. note::
R
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2023-10-24 11:58:44
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本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,
我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科的精品思维导图整理
本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的
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2021-06-15 18:00:57
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目录什么是VariableVariable 计算, 梯度获取 Variable 里面的数据什么是Variable在 Torch 中的 Variable 就是一个存放会变化的值的地理位置。里面的值会不停的变化。我们定义一个 Variable：import torchfrom torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块# 先生鸡蛋tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])# 把鸡蛋放到篮子里,
原创
2021-07-09 15:02:13
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在PyTorch中计算图的特点总结如下： autograd根据用户对Variable的操作来构建其计算图。requires_grad
variable默认是不需要被求导的，即requires_grad属性默认为False，如果某一个节点的requires_grad为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都为True。
volatile
variable的volatile属性默认为
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2024-05-16 08:52:41
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一、 Tensor & Variable & Parameter1. Tensor pytorch中的Tensor类似于numpy中的array，之所以“另起炉灶”，是因为tensor能够更方便地在GPU上进行运算。pytorch为tensor设计了许多方便的操作，同时tensor也可以轻松地和numpy数组进行相互转换。1）像使用numpy的arrray一样，使用pytorch的
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2024-08-05 11:40:55
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所需包：import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as FTorch中有两个关键的对象：tensor、Variable：tensor在概念上与numpy数组相同，Tensor是n维数组。可以利用gpu加速数值计算，要在gpu上运行pytorch张量，在构造张量时使用device参数将张量
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2023-11-10 08:44:54
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Pytorch的torch.autograd.Variable今天在看《莫凡Python》的PyTorch教程的时候发现他的代码还在使用Variable，并且我记得过去读一些GitHub上面的代码的时候也发现了Variable这个东西，根据教程中所说的，想要计算tensor的梯度等等，就必须将tensor放入Variable中并指定required_grad的值为True,通过这个Variable
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2023-06-05 14:53:11
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# 实现"pytorch Variable"的步骤
本文将介绍如何实现"pytorch Variable"，并教会刚入行的小白程序员。下面是实现这一过程的步骤和所需的代码示例。
## 步骤
以下是实现"pytorch Variable"的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[创建Tensor] --> B[创建Variable]
B --> C[定义计
原创
2023-12-23 04:54:29
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# Variable pytorch
Variable是pytorch中的一个重要概念，它是用来封装tensor的类，同时还具有自动求导的功能。在深度学习中，自动求导是一个非常重要的功能，它可以帮助我们自动计算损失函数对参数的梯度，从而优化模型。本文将介绍Variable的基本用法，并通过代码示例详细说明。
## Variable的基本用法
Variable是torch.autograd中的
原创
2023-10-08 12:31:51
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前面的博客简单讲了Variable和Parameter的区别，这次加入tenor，详细的分析三者的区别和联系。文中参考了Pytorch 中的 Tensor , Variable & Parameter1.Tensor pytorch中的Tensor类似于numpy中的array，而不直接用tensor的原因，是因为tensor能够更方便地
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2023-06-26 14:51:08
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Variable和Tensor本质上没有区别，不过Variable会被放入一个计算图中，然后进行前向传播，反向传播，自动求导。首先Variable是在torch.autograd.Variable中，要将一个tensor变成Variable也非常简单，比如想让一个tensor a变成Variable，只需要Variable(a)就可以了。Variable有三个比较重要的组成属性：data、grad和grad_fn。通过data可以取出Variable里面的tensor数值，grad_fn表示的是得到这个Va
原创
2021-08-13 09:39:01
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在深度学习领域，`PyTorch` 是一种广泛使用的框架，而`Variable`更是这一框架中的重要概念。随着`PyTorch`的不断发展，`Variable`类的角色也在逐渐演变。在这里，我们将深入解析“`pytorch variable`的作用”，通过多个维度来探讨其在实际操作中的定位和功能。
### 背景定位
`Variable`在`PyTorch`中的主要作用是封装张量，并支持自动求导
## pytorch中的variable()
### 引言
在深度学习中，我们经常需要对数据进行处理和变换，然后再输入到模型中进行训练。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多实用的工具来处理和变换数据。其中一个重要的概念是`Variable`，它是PyTorch中的一个类，可以用来封装张量（tensor），并提供了自动求导（automatic differentiation）的功
原创
2023-08-23 04:21:10
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# PyTorch Variable的替代与新发展
## 引言
在深度学习中，PyTorch是一种广泛使用的框架，其灵活性和动态计算图特性使其成为研究人员和开发者的热门选择。长期以来，`Variable`是PyTorch中用于存储张量及其梯度的重要数据结构。然而，从PyTorch 0.4.0版本开始，`Variable`已被弃用，取而代之的是张量（Tensor），这不仅简化了API，还提高了使
1.介绍Variable实际上，Variable是Torch里的一种数据类型，他与tensor没有什么很大的区别，但是他们属于不同的数据类型，Variable对象有更多的属性。主要的区别如下：①、Variable类型的变量具有自动求导的功能②、Variable类型的变量会被放到一个计算图中，Variable类型的变量具有三个属性：data、grad、grad_fn:data: 取出Variable
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2023-10-20 13:47:26
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一、了解Variable顾名思义，Variable就是 变量 的意思。实质上也就是可以变化的量，区别于int变量，它是一种可以变化的变量，这正好就符合了反向传播，参数更新的属性。具体来说，在pytorch中的Variable就是一个存放会变化值的地理位置，里面的值会不停发生片花，就像一个装鸡蛋的篮子，鸡蛋数会不断发生变化。那谁是里面的鸡蛋呢，自然就是pytorch中的tensor了。（也就是说，p
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2023-10-20 13:32:11
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，常常会遇到“取消变量的梯度更新”这一需求。具体来说，有时我们希望固定某些层或参数的权重，使其在反向传播过程中不更新。这在迁移学习、模型微调等场景中尤其常见。本文将从背景定位开始，系统性地介绍这一问题的解决过程，包括其演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结及扩展应用。
## 背景定位
在深度学习中，不同层的参数对模型的贡献程度并不相同。在某些情况下
1. 声明声明变量的时候，变量名前面要加两根连词线 --，声明的命名不能包含$、[、^、(、%等字符，普通字符局限于[0~9]、[a~z]、[A~Z]、下划线_和短横线-这些组合，但是可以是中文，日文或者韩文。例如：:root{
--color1: #ccc;
--宽度: 100px;
}复制代码变量的值可以为各式各样的值，包括字符串。如：:root{
--text: 'Today
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2021-01-20 20:05:45
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