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PyTorch-Variable变量
2019-05-28 18:04:00PyTorch-Variable变量 硬件:NVIDIA-GTX1080 软件:Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1 一、基础知识 variable = torch.autograd.Variable(tensor, requires_grad = False),requires_grad表示参不参与...PyTorch-Variable变量
硬件:NVIDIA-GTX1080
软件:Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1
一、基础知识
variable = torch.autograd.Variable(tensor, requires_grad = False),requires_grad表示参不参与误差反向传播
二、代码展示
import torch from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块 # 先生鸡蛋 tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) # requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度 variable = Variable(tensor, requires_grad=True) t_out = torch.mean(tensor*tensor) # x^2 v_out = torch.mean(variable*variable) # x^2 v_out.backward() # 模拟 v_out 的误差反向传递 # v_out = 1/4 * sum(variable*variable) 这是计算图中的 v_out 计算公式 # 针对于 v_out 的梯度就是通过 v_out 对 variable 求偏导 # d(v_out)/d(variable) = 1/4*2*variable = variable/2 print(variable.grad) # 初始 Variable 的梯度 print(variable) # Variable 形式 print(variable.data) # tensor 形式 print(variable.data.numpy()) # numpy 形式
三、参考:
任何问题请加唯一QQ2258205918(名称samylee)!
或唯一VX:samylee_csdn
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_Constant 常量 and _Variable 变量
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); } }
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tensorflow学习之variable变量
2020-03-03 23:04:172.variable变量 tf.Variable(): (1)参数说明 tf.Variable是一个Variable类。通过变量维持图graph的状态,以便在sess.run()中执行;可以用Variable类创建一个实例在图中增加变量; Args参数说明: initial_...2.variable变量
(1)参数说明
tf.Variable是一个Variable类。通过变量维持图graph的状态,以便在sess.run()中执行;可以用Variable类创建一个实例在图中增加变量;
Args参数说明:
initial_value:Tensor或可转换为Tensor的Python对象,它是Variable的初始值。除非validate_shape设置为False,否则初始值必须具有指定的形状。也可以是一个可调用的,没有参数,在调用时返回初始值。在这种情况下,必须指定dtype。 (请注意,init_ops.py中的初始化函数必须首先绑定到形状才能在此处使用。)
trainable:如果为True,则会默认将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中。此集合用于优化器Optimizer类优化的的默认变量列表【可为optimizer指定其他的变量集合】,可就是要训练的变量列表。
collections:一个图graph集合列表的关键字。新变量将添加到这个集合中。默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]。也可自己指定其他的集合列表;
validate_shape:如果为False,则允许使用未知形状的值初始化变量。如果为True,则默认为initial_value的形状必须已知。
caching_device:可选设备字符串,描述应该缓存变量以供读取的位置。默认为Variable的设备。如果不是None,则在另一台设备上缓存。典型用法是在使用变量驻留的Ops的设备上进行缓存,以通过Switch和其他条件语句进行重复数据删除。
name:变量的可选名称。默认为“Variable”并自动获取。
variable_def:VariableDef协议缓冲区。如果不是None,则使用其内容重新创建Variable对象,引用图中必须已存在的变量节点。图表未更改。 variable_def和其他参数是互斥的。
dtype:如果设置,则initial_value将转换为给定类型。如果为None,则保留数据类型(如果initial_value是Tensor),或者convert_to_tensor将决定。
expected_shape:TensorShape。如果设置,则initial_value应具有此形状。
import_scope:可选字符串。要添加到变量的名称范围。仅在从协议缓冲区初始化时使用。
(2)使用tf.Variable定义变量常用的两种方式
常用的参数包括初始化值和名称name(是该变量的唯一索引):
1、用固定的值初始化变量
w = tf.Variable(<initial-value>,name=<optional-name>)
2、用tf的初始化器初始化变量
w = tf.Variable(tf.truncated_normal([3,4],mean=0,stddev=.5),name='weight')
用tf的初始化器initializer op初始化变量必须指定变量shape,用name指定名称
注意:这里只是定义了变量的初始化方式,并没有进行变量初始化。要在sess中执行初始化操作。
import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='counter') state2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 4], meam=0, stddev=.5), name='weight') # print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state,one) update = tf.assign(state, new_value) # 使state的值 = new_valeu init = tf.initialize_all_variables() with tf.Session() as sess: sess.run(init) for _ in range(3): sess.run(update) print(sess.run(state))
(3)执行变量初始化的三种方式
在使用变量之前必须要进行初始化,初始化的方式有三种:
1.在会话中run
tf.global_variable_initializer().run
2.从文件中恢复,restore from checkpoint
saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_path) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path) else: print('No checkpoint file found')
变量初始化方式1、2也就是在模型训练和测试中常用的两种方式,在模型训练时,需要随机给模型赋初值,使用tf.global_variable_initializer().run()去初始化变量,在模型测试(或者进行fine-tune)时,使用初始化方式2从保存的ckpt中初始化变量。
3、也可自己通过tf.assign()给变量附初值,
实际上用initializer初始化方法给变量赋初值就是调用tf.assign()将变量的值赋给变量,可以自己调用tf.assign()给变量赋初值;
a = tf.Variable(1.0) a = tf.assign(a,5.0) b = tf.Variable(2.0) b = tf.assign(b,6.0) c = a+b with tf.Session() as sess: #相当于调用tf.assign()给变量赋初值 sess.run([a,b]) print(c.eval())
- tf.get_Variable()
获取一个已经存在的变量或者创建一个新的变量
get_variable( name, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collections=None, caching_device=None, partitioner=None, validate_shape=True, use_resource=None, custom_getter=None, constraint=None )
Args参数说明:
name:新变量或现有变量的名称。
shape:新变量或现有变量的形状。
dtype:新变量或现有变量的类型(默认为DT_FLOAT)。
ininializer:如果创建了则用它来初始化变量。
regularizer:A(Tensor - > Tensor或None)函数;将它应用于新创建的变量的结果将添加到集合tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中,并可用于正则化。
trainable:如果为True,还将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES(参见tf.Variable)。
collections:要将变量添加到的图表集合列表。默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES](参见tf.Variable)。
caching_device:可选的设备字符串或函数,描述变量应被缓存以供读取的位置。默认为Variable的设备。如果不是None,则在另一台设备上缓存。典型用法是在使用变量驻留的Ops的设备上进行缓存,以通过Switch和其他条件语句进行重复数据删除。
partitioner:可选callable,接受完全定义的TensorShape和要创建的Variable的dtype,并返回每个轴的分区列表(当前只能对一个轴进行分区)。
validate_shape:如果为False,则允许使用未知形状的值初始化变量。如果为True,则默认为initial_value的形状必须已知。
use_resource:如果为False,则创建常规变量。如果为true,则使用定义良好的语义创建实验性ResourceVariable。默认为False(稍后将更改为True)。在Eager模式下,此参数始终强制为True。
custom_getter:Callable,它将第一个参数作为true getter,并允许覆盖内部get_variable方法。 custom_getter的签名应与此方法的签名相匹配,但最适合未来的版本将允许更改:def custom_getter(getter,* args,** kwargs)。也允许直接访问所有get_variable参数:def custom_getter(getter,name,* args,** kwargs)。一个简单的身份自定义getter只需创建具有修改名称的变量是:python def custom_getter(getter,name,* args,** kwargs):return getter(name +'_suffix',* args,** kwargs)
注意:如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为None,则默认使用glorot_uniform_initializer,也可以使用其他的tensor来初始化,value,和shape与此tensor相同
正则化方法默认是None,如果不指定,只会使用variable_scope()中的正则化方式,如果也为None,则不使用正则化;
附: tf.truncated_narmal()和tf.truncated_naomal__initializer()的区别
tf.truncated_narmal(shape=[],mean=0,stddev=0.5)使用时必须制定shape,返回值是在截断的正态分布随机生成的指定shape的tensor
tf.truncated_normal_initializer(mean=0.stddev=0.5)调用返回一个initializer 类的一个实例(就是一个初始化器),不可指定shape,
注意的点:
(1)
tf.Variable()与tf.get_variable()区别
1.使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理。使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错
import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='counter') state2 = tf.Variable(2,name='counter') print(state.name) print(state2.name) 输出: counter:0 counter_1:0 import tensorflow as tf state = tf.get_variable(name='counter',initializer=1) state2 = tf.get_variable(name='counter',initializer=2) print(state.name) print(state2.name) 输出: ValueError: Variable counter already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined
2.基于这两个函数的特性,当我们需要共享变量的时候,需要使用tf.get_variable()。在其他情况下,这两个的用法是一样的
import tensorflow as tf with tf.variable_scope("scope1"): w1 = tf.get_variable("w1", shape=[]) w2 = tf.Variable(0.0, name="w2") with tf.variable_scope("scope1", reuse=True): w1_p = tf.get_variable("w1", shape=[]) w2_p = tf.Variable(1.0, name="w2") print(w1 is w1_p, w2 is w2_p) #输出 #True False
random Tensor
可用于赋值给
tf.Variable()
的第一个参数tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) tf.random_uniform(shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None) tf.random_crop(value, size, seed=None, name=None) tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None) tf.random_gamma(shape, alpha, beta=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) tf.set_random_seed(seed)
constant value tensor
tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None) tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None) tf.fill(dims, value, name=None) tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')
initializer
·
tf.constant_initializer(value=0, dtype=tf.float32) tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) tf.random_uniform_initializer(minval=0, maxval=None, seed=None, dtype=tf.float32) tf.uniform_unit_scaling_initializer(factor=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) tf.zeros_initializer(shape, dtype=tf.float32, partition_info=None) tf.ones_initializer(dtype=tf.float32, partition_info=None) tf.orthogonal_initializer(gain=1.0, dtype=tf.float32, seed=None)
tf.placeholder()
import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) # 可以指定shape input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1, input2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output, feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))
参考资料
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Pytorch中Variable变量详解
2020-08-12 14:49:48Pytorch中Variable变量 1.它是一个可以变化的变量,符合反向传播和参数更新的属性,而tensor不能反向传播 pytorch中的tensor就像鸡蛋,Variable就像装鸡蛋的篮子 import torch from torch.autograd import Variable ...Pytorch中Variable变量
1.它是一个可以变化的变量,符合反向传播和参数更新的属性,而tensor不能反向传播
pytorch中的tensor就像鸡蛋,Variable就像装鸡蛋的篮子
import torch from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块 tensor = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]]) # 把鸡蛋放到篮子里, requires_grad是参不参与误差反向传播, 要不要计算梯度,Variable默认不需要被求导的 variable = Variable(tensor, requires_grad=True) print(tensor) """ 1 2 3 4 [torch.FloatTensor of size 2x2] """ print(variable) """ Variable containing: 1 2 3 4 [torch.FloatTensor of size 2x2] """
2.Variable计算时,会逐步生成计算图,这个图将所有的计算节点都连接起来,最后进行loss反向传播时,一次性将所有Variable里的梯度计算出来,然而tensor没有这个能力
loss.backward() # 模拟 v_out 的误差反向传递 print(variable.grad) # 初始 Variable 的梯度 ''' 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000 '''
3.我们在输出时常将Variable形式的数据进行转换,转换成tensor形式或者numpy形式,因为有时候直接输出Variable形式用不了
print(variable.data) # 将variable形式转为tensor 形式 """ 1 2 3 4 [torch.FloatTensor of size 2x2] """ print(variable.data.numpy())#numpy形式 """ [[ 1. 2.] [ 3. 4.]] """
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pytorch学习笔记 1.2 Variable变量
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2020-02-25 05:24:31本文介绍了 Java 中 Variable(变量)的相关内容。。。 -
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