原文中具体阐述了简单介绍tensorflow与pytorch的互相转变,原文中根据实例编码推荐的十分详尽,对大家学习培训或工作具有很强的参照学习培训使用价值,必须的小伙伴们下边伴随着小编就来互相学习了解一下吧
原文中以这段编码为例子,简单介绍tensorflow与pytorch的互相转变(具体是tensorflow转pytorch),很有可能推荐的没那么详尽,仅作参考。
因为自己只了解pytorch,而对tensorflow不得而知,而编码经常碰到tensorflow,可是我期待使用pytorch,因而简单介绍tensorflow转pytorch,可能出现众多不正确,期待轻喷~
1.自变量形式参数
在TensorFlow的世界中,变量的定义和复位是分离的。
tensorflow中一般是在开始形式参数自变量,申明其基本数据类型、样子等,在实施的时候才赋具体值,如图所示,而pytorch使用的时候才会界定,界定和变量初始化是拼在一起的。
2.建立自变量并复位
tensorflow中运用tf.Variable创建自变量然后进行复位,而pytorch使得用torch.tensor建立自变量然后进行复位,如图所示。
3.句子实行
在TensorFlow的世界中,变量的定义和复位是分离的,所有关于图自变量的取值和测算都需要根据tf.Session的run去进行。
sess.run([G_solver,G_loss_temp,MSE_loss], feed_dict={X:X_mb,M:M_mb,H:H_mb})
而在pytorch中,并不一定根据run开展,取值完后立即测算就可以。
4.tensor
pytorch计算时应建立完的numpy数组转为tensor,如下所示:
ifuse_gpuisTrue: X_mb=torch.tensor(X_mb,device="cuda") M_mb=torch.tensor(M_mb,device="cuda") H_mb=torch.tensor(H_mb,device="cuda") else: X_mb=torch.tensor(X_mb) M_mb=torch.tensor(M_mb) H_mb=torch.tensor(H_mb)
最后运行完还要将tensor数据类型转换回numpy数组:
ifuse_gpuisTrue: imputed_data=imputed_data.cpu().detach().numpy() else: imputed_data=imputed_data.detach().numpy() 而tensorflow中不用这样的操作。
5.别的函数公式
在tensorflow其中包含众多函数公式是pytorch中不具备的,可是都能在别的库文件寻找类似,详细如下表所显示。
综上所述,这篇文章就给大家介绍到这里了,希望可以给大家带来帮助。
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