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Pytorch 0.4.0 引入了 Tensor 和 Variable 类的合并。
在此版本之前,当我想从一个 numpy 数组创建一个带有 autograd 的 Variable
时,我会执行以下操作(其中 x
是一个 numpy 数组):
x = Variable(torch.from_numpy(x).float(), requires_grad=True)
使用 PyTorch 版本 0.4.0,the migration guide展示了我们如何创建启用了 autograd 的张量,示例展示了您可以执行诸如
x = torch.ones(3, 4, requires_grad=True)
并将requires_grad
设置为现有张量
existing_tensor.requires_grad_()
我已经尝试了以下三件事来尝试创建一个带有 requires_grad=True
的张量,这会产生错误(其中 x
是一个 numpy 数组):
第一个是
x = FloatTensor(x, requires_grad=True)
给出了错误
TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got
(numpy.ndarray, requires_grad=bool), but expected one of:
* (torch.device device)
* (tuple of ints size, torch.device device)
didn't match because some of the keywords were incorrect:
requires_grad
* (torch.Storage storage)
* (Tensor other)
* (object data, torch.device device)
didn't match because some of the keywords were incorrect:
requires_grad
其次是做
x = FloatTensor(x)
x.requires_grad()
第三个是
x = torch.from_numpy(x).single()
x.requires_grad()
它们都在第二行抛出以下错误:
TypeError: 'bool' object is not callable
这些错误几乎没有提示我做错了什么,而且由于最新版本太新了,很难在网上找到帮助的内容。我如何使用 PyTorch 0.4.0 从 numpy 数组制作一个带有 requires_grad=True
的 FloatTensor
,最好是在一行中?
最佳答案
我如何使用 PyTorch 0.4.0 从 numpy 数组创建一个带有 requires_grad=True 的 FloatTensor,最好是在一行中?
如果 x
是您的 numpy 数组,这一行应该可以解决问题:
torch.tensor(x, requires_grad=True)
这是使用 PyTorch 0.4.0 测试的完整示例:
import numpy as np
import torch
x = np.array([1.3, 0.5, 1.9, 2.45])
print('np.array:', x)
t = torch.tensor(x, requires_grad=True)
print('tensor:', t)
print('requires_grad:', t.requires_grad)
这给出了以下输出:
np.array: [1.3 0.5 1.9 2.45]
tensor: tensor([ 1.3000, 0.5000, 1.9000, 2.4500], dtype=torch.float64)
requires_grad: True
编辑:dtype
应由您的 numpy 数组 x
的给定 dtype
确定。
希望对您有所帮助。
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