pytorch动态计算图有什么好处

pytorch动态计算图有什么好处

pytorch动态计算图有什么好处
1.数据计算 
Torch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的 tensor 放在 GPU 中加速运算 (前提是你有合适的 GPU), 就像 Numpy 会把 array 放在 CPU 中加速运算。Torch和Numpy之间可以进行自由的切换：
import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data) tensor2array = torch_data.numpy() print( '\nnumpy array:', np_data, # [[0 1 2], [3 4 5]] '\ntorch tensor:', torch_data, # 0 1 2 \n 3 4 5 [torch.LongTensor of size 2x3] '\ntensor to array:', tensor2array, # [[0 1 2], [3 4 5]] )1234567891011
Pytorch中的数学计算： 
Pytorch中很多的数学计算与numpy中的数学计算函数是相同的
# abs 绝对值计算 data = [-1, -2, 1, 2] tensor = torch.FloatTensor(data) # 转换成32位浮点 tensor print( '\nabs', '\nnumpy: ', np.abs(data), # [1 2 1 2] '\ntorch: ', torch.abs(tensor) # [1 2 1 2] ) # sin 三角函数
2.Variable 变量 
Pytorch的Variable相当于一个Wraper，如果你想将数据传送到Pytorch构建的图中，就需要先将数据用Variable进行包装，包装后的Variable有三个attribute：data，creater，grad

搜一下：pytorch动态计算图有什么好处