在某些情况下, 当使用CUDA后端与CuDNN时, 该操作符可能会选择不确定性算法来提高性能. 如果这不是您希望的, 您可以通过设置torch.backends.cudn .deterministic = True来尝试使操作具有确定性(可能会以性能为代价). ...

Torch支持COO(rdinate )格式的稀疏张量，这可以有效地存储和处理大多数元素为零的张量。

可以通过torch.finfo 或 torch.iinfo访问torch.dtype的数字属性。

深度学习的所有计算都是在张量上进行的,其中张量是一个可以被超过二维索引的矩阵的一般表示形式。稍后我们将详细讨论这意味着什么。首先，我们先来看一下我们可以用张量来干什么。...

本篇介绍如何关闭和打开Autograd。关闭和打开Autograd的最简单的方法是更改tensor的requires_grad 属性。import torcha = torch.ones(2, 3, requires_grad=True)print(a)b1 = 2 * a # b1 由 a 计算得来，......

tensor（张量）是 PyTorch 中的多维数组，类似与 Numpy 中的 ndarray 。

之后再指定optimizer的时候要注意避开这部分参数，防止被freeze的参数重新被optimizer将requires_grad置为True：

torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能：在维度dim上，按index索引数据 - 返回值：依index索引数据拼接的张量 - index：要索引的张量 - dim：要索引的维度 - index：要索引数据的序号...

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/411311520

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.max.html#torch.max