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pytorch中如何只让指定变量向后传播梯度？ （或者说如何让指定变量不参与后向传播？） 有以下公式，假如要让L对xvar求导： （1）中，L对xvar的求导将同时计算out1部分和out2部分；
拼接张量：torch.cat() 、torch.stack() torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor 在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接
本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析，也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本操作。 1. 建立数据集 import torch from torch.autograd impor
padding操作是给图像外围加像素点。 为了实际说明操作过程，这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。 这张图片是大小是(256,256)，使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如下：
如下所示： import io import torch import torch.onnx from models.C3AEModel import PlainC3AENetCBAM devi
听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index。 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, s
1.torch.expand 函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量，就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中
pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等) (注意,只有那些参数可以训练的l
AdaptiveAvgPool1d(N) 对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化 >>> a = torch.ones(2
permute(dims) 将tensor的维度换位。 参数：参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。 例： import torch impo
