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  • Variable变量

    2021-03-14 12:54:21
    参考Variable变量 import torch from torch.autograd import Variable tensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) variable=Variable(tensor,requires_grad=True) 这里可以写这个variable是否自动计算梯度 print...

    参考Variable变量

    import torch
    from torch.autograd import Variable
    
    tensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])
    variable=Variable(tensor,requires_grad=True)
    

    这里可以写这个variable是否自动计算梯度

    print(tensor)
    

    在这里插入图片描述

    print(variable)
    

    在这里插入图片描述

    t_out=torch.mean(tensor*tensor)
    v_out=torch.mean(variable*variable)
    

    反向传播v_out

    v_out.backward()
    print(variable.grad)
    

    在这里插入图片描述
    具体计算梯度如下
    v_out=1/4sum(varvar)
    d(v_out)/d(var)=1/42variable=variable/2
    这里variable.backward默认retain_graph=False第二次调用会失败,如果后续还要用要改为true
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 【Java】05 Variable 变量

    2021-02-26 10:52:38
    什么是Variable变量?- 变量是内存中的一个存储区域- 这个存储区域内的数据允许在同一类型范围内不断变化- 是程序最基本的存储单元,包含三个要素【变量类型】【变量名】【存储的值】为什么需要变量?- 在内存中短暂...

    什么是Variable变量?

    - 变量是内存中的一个存储区域

    - 这个存储区域内的数据允许在同一类型范围内不断变化

    - 是程序最基本的存储单元,包含三个要素【变量类型】【变量名】【存储的值】

    为什么需要变量?

    - 在内存中短暂的存储我们需要的数据

    如何使用变量?

    - Java的变量需要先声明,再使用

    - 使用变量名来访问这块区域的数据

    - 变量能作用的范围只在所声明的一个作用域当中

    - 作用域:在定义的一对{}内

    - 同一个作用域内不能重复命名变量

    packagecn.dai;public classVariable {public static voidmain(String[] args) {//声明一个变量

    inti;//为这个变量进行赋值

    i = 10;//直接在声明的同时为其赋值

    int a = 20;

    // 这些变量只能作用在这个main方法之内!!

    }

    }

    Java变量的分类:

    总体分为 【基本数据类型】 和 【引用数据类型】

    基本数据类型 PrimitiveType

    空类型  void

    布尔型  boolean

    字符型  char

    数值型 【整型】&【浮点型】

    整形  byte  short  int   long

    浮点型  float  double

    引用数据类型 ReferenceType

    类  class

    抽象类  abstract class

    枚举类  enum

    接口  interface

    数组  array

    整数类型:

    byte  占用1个字节 1个字节等于8个比特位 能表示的数范围 -128 ~ 127 【-27到 27-1之间】

    short  2个字节   -215到 215-1之间

    int  4个字节   -231到 231-1之间

    long  8个字节   -263到 263-1之间

    浮点类型:

    - 本质上说浮点型不是数值类型,只是一个近似值

    float  4字节

    double  8字节

    字符类型:

    char  2字节

    - Java 声明字符变量的值时,必须使用单引号修饰''

    - 转义字符可以被字符char视为一个字符

    - 也可以使用unicode的具体值表示字符

    关于字符集的详细介绍:

    布尔类型

    boolean  值:true - false

    - 本质只是1和0,在分支和循环的条件表达式是可以使用1和0表示

    空类型

    void  值:null

    - 特殊的基本数据类型 表示无

    类型转换

    自动类型转换和强制类型转换

    自动转换

    - 根据类型可容纳的数据大小来判断 ,容量小的即是低数据类型,容量大的即是高数据类型

    - void 和 boolean 不能参与类型转换

    - 当小类型要转换为大类型时,编译器允许默认自动转换  byte > short > int > long > float > double

    - 使用 byte、short、char、 默认的自动转换是int

    强制转换

    - 使用强转符号(小类型)

    - 强转将会导致数据类型的精度损失

    String 字符串类型

    - String 是一种引用类型

    - String的值是常量!不是变量

    - 值用双引号修饰,表示为字符串

    - String 的 + 表示的是拼接,而不是数值相加

    进制

    - 底层实际上只有二进制存在 1010101010

    - 二进制【binary】

    - 八进制【octal】

    - 十进制【decimal】

    - 十六进制【hex】

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  • 第1章Variable变量 1.1 为什么需要引入Variable Tensor是Pytorch的一个完美组件(可以生成高维数组),可以对张量进行各种并行运算。 但是要构建神经网络,进行自动求导和反向传播,光有Tensor还是远远不够的,需要...

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    目录

    第1章 Variable变量

    1.1 为什么需要引入Variable

    1.2 什么是Variable

    1.3 普通tensor与Variable在深度学习中各种的用途

    第2章 Variable的定义

    2.1 Variable所在的module

    2.2 Variable的定义:Variable就是Tensor

    2.3 tensor与variable的进一步比较

    2.4 把variable转换以成numpy

    待续..........: variable的自动求导



    第1章 Variable变量

    1.1 为什么需要引入Variable

    Tensor是Pytorch的一个完美组件(可以生成高维数组),可以对张量进行各种并行运算。

    但是要构建神经网络,进行自动求导和反向传播,光有Tensor还是远远不够的,需要引入一个具备自动求导新特新的数据结构Variable。

    1.2 什么是Variable

    Variable是对Tensor的一个封装,因此Tensor具备的操作,Variable都具备。

    Variable还引入了三个额外的属性:

    • data:Variable变量用于存放变量本身的数值
    • grad:Variable变量用于存放变量针对某一个函数f的偏导数值.
    • grad_fn:计算梯度的函数

    Tensor对Variable类型的指示

    • requires_grad=True

    1.3 普通tensor与Variable在深度学习中各种的用途

    (1)普通tensor:

    • 存放输入的样本数据
    • 存放输出的结果数据
    • 中间边的临时数据

    (2)Variable变量

    • 专门存放神经网络模型的参数w,b

    1.4 Variable与Tensor的整合

    在最新的Pytorch中,Variable整合到了Tensor中。

    Variable和Tensor具备了相同的数据结构,普通的tensor也具备如下的三个属性。

    • data:Variable变量对应tensor的数据,必须是一个数值,不能是数值序列
    • grad:Variable变量对应tensor的梯度,多元函数时,不同的变量又不同的偏导函数
    • grad_fn:该变量对应的自动推导的导函数,多元函数时,不同的变量又不同的偏导函数

    它们的差别是:

    Variable默认设置requires_grad=True.

    普通tensor默认设置requires_grad=flase

    第2章 Variable的定义

    2.1 Variable所在的module

    Variable被定义在torch.autograd模块中。

    #环境准备
    import numpy as np
    import torch
    from torch.autograd import Variable
    
    print("Hello World")
    print(torch.__version__)
    print(torch.cuda.is_available())
    Hello World
    1.8.0
    False

    2.2 Variable的定义:Variable就是Tensor

    Variable可以由已有的tensor生成

    (1)张量

    # 生成张量
    tensor_a = torch.Tensor([[1., 2.0, 3],[3.,4., 5]])
    print(tensor_a)
    print(tensor_a.shape)
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]])
    torch.Size([2, 3])

    (2)方法1

    print("根据张量,生成variable")
    var_a = torch.autograd.Variable(tensor_a, requires_grad=True)
    print(var_a)
    print(var_a.shape)
    
    print("\n根据张量,生成variable")
    var_b = torch.autograd.Variable(tensor_a, requires_grad=False)
    print(var_b)
    print(var_b.shape)
    
    根据张量,生成variable
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]], requires_grad=True)
    torch.Size([2, 3])
    
    根据张量,生成variable
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]])
    torch.Size([2, 3])

    备注:variable就是张量。

    (3)方法2

    print("根据张量,生成variable")
    var_c = Variable(tensor_a, requires_grad=True)
    print(var_c)
    print(var_c.shape)
    
    print("\n根据张量,生成variable")
    var_d = Variable(tensor_a, requires_grad=False)
    print(var_d)
    print(var_d.shape)
    根据张量,生成variable
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]], requires_grad=True)
    torch.Size([2, 3])
    
    根据张量,生成variable
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]])
    torch.Size([2, 3])
    

    备注:

    • variable就是张量
    • variable是requires_grad=true的张量

    2.3 tensor与variable的进一步比较

    print(tensor_a.grad)
    print(var_a.grad)
    print(var_b.grad)
    print(var_c.grad)
    print(var_d.grad)
    None
    None
    None
    None
    None
    
    print(tensor_a.grad_fn)
    print(var_a.grad_fn)
    print(var_b.grad_fn)
    print(var_c.grad_fn)
    print(var_d.grad_fn)
    None
    None
    None
    None
    None
    print(tensor_a.data)
    print(var_a.data)
    print(var_b.data)
    print(var_c.data)
    print(var_d.data)
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]])
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]])
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]])
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]])
    tensor([[1., 2., 3.],
            [3., 4., 5.]])

    2.4 把variable转换以成numpy

    x_variable = Variable(torch.Tensor([-3, -2,-1,0, 1, 2, 3]), requires_grad = True)
    print(x_variable)
    
    x_numpy = x_variable.data.numpy()
    print(x_numpy)

    tensor([-3., -2., -1.,  0.,  1.,  2.,  3.], requires_grad=True)
    [-3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.]
     

    待续..........: variable的自动求导


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  • _Constant 常量 and _Variable 变量

    千次阅读 2021-03-11 20:28:19
    在Java中我们常用 constant 来定义一个常量,用 Variable 来定义变量。 Constant 常量 Variable 变量

    首先,在Java中我们常用 constant 来定义一个常量,用 Variable 来定义变量。

    Constant 常量

    • 1.常量的概念:不变化的量,及不被人修改的量
    • 2.常量的分析:
      (1)字面值常量(掌握)
      (2)自定义常量(了解)
    • 3.注意事项:区分字符串常量和字符常量
      字符串常量: “HelloWorld”
      字符常量: ’a‘

    补充两个快捷方式:
    – main方法的快捷键:psvm
    – 输出语句的快捷键: sout

    常量:

            ***概述:***
                在程序的运行过程中,其值不会发生改变的量。
            ***字面值常量分类:***
                1.字符串常量,值要用“” 括起来, “abc”
                2.字符常量,值要用’‘括起来,    ’a‘,’0‘
                3.整数常量, 10,20
                4.小数常量,1,2
                5.布尔常量,值只有两个,true和false
                6.空常量,null  目前只做了解。
    
    public class ConstantDemo {
        /*
            Constant   常量
            1.常量的概念:不变化的量,及不被人修改的量
            2.常量的分析:
                (1)字面值常量(掌握)
                (2)自定义常量(了解)
    
            3.注意事项:区分字符串常量和字符常量
                字符串常量: "HelloWorld"
                字符常量:   ’a‘
            补充两个快捷方式:
                main方法的快捷键:psvm
                输出语句的快捷键: sout
            常量:
                概述:
                    在程序的运行过程中,其值不会发生改变的量。
                字面值常量分类:
                    1.字符串常量,值要用“” 括起来, “abc”
                    2.字符常量,值要用’‘括起来,    ’a‘,’0‘
                    3.整数常量, 10,20
                    4.小数常量,1,2
                    5.布尔常量,值只有两个,true和false
                    6.空常量,null  目前只做了解。
        * */
        public static void main(String[] args) {
            //1.字符串常量
            System.out.println("abc");
            System.out.println("123");
    
            //字符常量
            System.out.println('a');
            System.out.println('0');
    
            //整数常量
            System.out.println(10);
            System.out.println(-10);
    
            //小数常量
            System.out.println(1.2);
            System.out.println(-12.3);
    
            //布尔常量
            System.out.println(true);
            System.out.println(false);
    
        }
    
    }
    

    Variable 变量


    变量的定义和使用


        1.变量的概念:
        
            在程序执行的过程中,其值可以在某个范围内发生改变的量
            
            变量的本质,是内存中的一小块区域
            
        2.变量定义的格式:数据类型 变量 = 初始化值;
        
                变量名:每个变量都有一个名字,方便存取
                
                初始化值:使用变量前,需要给变量赋值
                
        3.数据类型的概念:变量变化的范围就是数据类型
        
        4.变量的使用:直接通过变量名来使用变量。
    
    public class VariableDemo {
        //Variable 变量
        /*
        变量的定义和使用
            1.变量的概念:
                在程序执行的过程中,其值可以在某个范围内发生改变的量
                变量的本质,是内存中的一小块区域
            2.变量定义的格式:数据类型 变量 = 初始化值;
                    变量名:每个变量都有一个名字,方便存取
                    初始化值:使用变量前,需要给变量赋值
            3.数据类型的概念:变量变化的范围就是数据类型
            4.变量的使用:直接通过变量名来使用变量。
        */
        public static void main(String[] args) {
            //定义变量,记录学生个数
            //变量的定义格式:数据类型 变量名 = 初始化值
            int number = 12;
            //使用变量
            System.out.println(number);
        }
    }
    
    展开全文
  • pytorch:variable变量

    2021-03-12 17:46:06
    #requires_grad默认为flase,这个参数的意思是要不要把变量涉及到我的反向传播去, #如果涉及到的话他就会计算这个variable中的梯度 #tensor是数据时鸡蛋,要放到篮子里面,篮子是variable,在放的时候要搭建图纸 #...
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    2021-05-19 09:40:15
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