
Tensor, Variable 和 Parameter 在 PyTorch 中的区别与关联
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简介:
本文深入探讨了PyTorch中的核心概念——Tensor、Variable和Parameter之间的区别及其内在联系。通过理解它们各自的特性和应用场景,帮助开发者更好地掌握深度学习框架的核心机制。
前面的博客简单介绍了Variable和Parameter的区别,这次我们将加入Tensor来详细分析三者的区别与联系。
1. Tensor:PyTorch中的Tensor类似于NumPy中的array。之所以不直接使用tensor而是选择PyTorch提供的版本,是因为这种设计使得在GPU上进行运算更加方便。此外,PyTorch为tensor提供了许多便捷的操作,并且可以轻松地将tensor和NumPy数组相互转换。
2. Variable:Variable是对Tensor的封装,在操作方面与Tensor基本一致。主要区别在于对反向传播的支持,这是通过Variable实现自动求导的关键特性之一。
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