资料内容:
1. torch
torch模块是torch的核心模块,包含了PyTorch的大部分基础操作,比如类型转换,随机数生成,矩阵运算,等等。
torch.from_numpy:从numpy的 ndarray中创建一个tensor对象。
torch.tensor:这个函数相当于是从数据源创建一个新的tensor,不需要任何参数,可以从 list、array、tuple等等构造出tensor对象。
torch.rand:随机生成tensor。
2.Autograd
Autograd模块是自动梯度计算模块,主要用来计算当前节点对应输入变量的梯度。
torch.autograd.Function:这个函数用来定义自定义的 autograd 处理函数,有前向传播forward和反向传播backward,可以自己定义backward 实现自定义的梯度算法。
torch.autograd.Variable:用这个变量可以计算变量的梯度,它本质上是一个tensor对象,不同的是它支持自动求导。