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Pytorch tensor判断索引 Pytorch 使用tensor特定条件判断索引

judgechen1997 人气:0
想了解Pytorch 使用tensor特定条件判断索引的相关内容吗,judgechen1997在本文为您仔细讲解Pytorch tensor判断索引的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Pytorch,tensor,判断索引,下面大家一起来学习吧。

torch.where() 用于将两个broadcastable的tensor组合成新的tensor,类似于c++中的三元操作符“?:”

区别于python numpy中的where()直接可以找到特定条件元素的index

想要实现numpy中where()的功能,可以借助nonzero()

对应numpy中的where()操作效果:

补充:Pytorch torch.Tensor.detach()方法的用法及修改指定模块权重的方法

detach

detach的中文意思是分离,官方解释是返回一个新的Tensor,从当前的计算图中分离出来

需要注意的是,返回的Tensor和原Tensor共享相同的存储空间,但是返回的 Tensor 永远不会需要梯度

import torch as t
a = t.ones(10,)
b = a.detach()
print(b)
tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

那么这个函数有什么作用?

–假如A网络输出了一个Tensor类型的变量a, a要作为输入传入到B网络中,如果我想通过损失函数反向传播修改B网络的参数,但是不想修改A网络的参数,这个时候就可以使用detcah()方法

a = A(input)
a = detach()
b = B(a)
loss = criterion(b, target)
loss.backward()

来看一个实际的例子:

import torch as t
x = t.ones(1, requires_grad=True)
x.requires_grad   #True
y = t.ones(1, requires_grad=True)
y.requires_grad   #True
x = x.detach()   #分离之后
x.requires_grad   #False
y = x+y         #tensor([2.])
y.requires_grad   #我还是True
y.retain_grad()   #y不是叶子张量,要加上这一行
z = t.pow(y, 2)
z.backward()    #反向传播
y.grad        #tensor([4.])
x.grad        #None

以上代码就说明了反向传播到y就结束了,没有到达x,所以x的grad属性为None

既然谈到了修改模型的权重问题,那么还有一种情况是:

–假如A网络输出了一个Tensor类型的变量a, a要作为输入传入到B网络中,如果我想通过损失函数反向传播修改A网络的参数,但是不想修改B网络的参数,这个时候又应该怎么办了?

这时可以使用Tensor.requires_grad属性,只需要将requires_grad修改为False即可.

for param in B.parameters():
 param.requires_grad = False
a = A(input)
b = B(a)
loss = criterion(b, target)
loss.backward()

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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