Pytorch 使用tensor特定条件判断索引
时间：2022-12-23 11:49:53|栏目：Python代码|点击： 次
torch.where() 用于将两个broadcastable的tensor组合成新的tensor，类似于c++中的三元操作符“?:”
区别于python numpy中的where()直接可以找到特定条件元素的index
想要实现numpy中where()的功能，可以借助nonzero()
对应numpy中的where()操作效果:
补充：Pytorch torch.Tensor.detach()方法的用法及修改指定模块权重的方法
detach
detach的中文意思是分离，官方解释是返回一个新的Tensor,从当前的计算图中分离出来
需要注意的是，返回的Tensor和原Tensor共享相同的存储空间，但是返回的 Tensor 永远不会需要梯度
import torch as t a = t.ones(10,) b = a.detach() print(b) tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])
那么这个函数有什么作用?
?C假如A网络输出了一个Tensor类型的变量a, a要作为输入传入到B网络中，如果我想通过损失函数反向传播修改B网络的参数，但是不想修改A网络的参数，这个时候就可以使用detcah()方法
a = A(input) a = detach() b = B(a) loss = criterion(b, target) loss.backward()
来看一个实际的例子：
import torch as t x = t.ones(1, requires_grad=True) x.requires_grad #True y = t.ones(1, requires_grad=True) y.requires_grad #True x = x.detach() #分离之后 x.requires_grad #False y = x+y #tensor([２.]) y.requires_grad #我还是True y.retain_grad() #y不是叶子张量，要加上这一行 z = t.pow(y, 2) z.backward() #反向传播 y.grad #tensor([４.]) x.grad #None
以上代码就说明了反向传播到y就结束了，没有到达x,所以x的grad属性为None
既然谈到了修改模型的权重问题，那么还有一种情况是:
?C假如A网络输出了一个Tensor类型的变量a, a要作为输入传入到B网络中，如果我想通过损失函数反向传播修改A网络的参数，但是不想修改B网络的参数，这个时候又应该怎么办了?
这时可以使用Tensor.requires_grad属性，只需要将requires_grad修改为False即可．
for param in B.parameters(): param.requires_grad = False a = A(input) b = B(a) loss = criterion(b, target) loss.backward()
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