pytorch个人学习记录

  1. numpy norm[求欧式距离]

  2. pytorch中backward()
    Pytorch的backward()相关理解

  3. Jupyter 如何debug:import pdb; pdb.set_trace() or from IPython.core.debugger import set_trace set_trace()

  4. torch.randn和torch.rand区别

  5. torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法

  6. 关于pytorch下划线问题:在pytorch中如果对tensor的一个函数后加上了下划线,则表明这是一个in-place类型,所谓in-place类型是指在一个tensor上操作了之后,是直接修改了这个tensor,还是返回一个新的tensor,而旧的tensor并不修改。https://blog.csdn.net/weixin_42448226/article/details/104824239?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-searchFromBaidu-1.not_use_machine_learn_pai&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-searchFromBaidu-1.not_use_machine_learn_pai

  7. RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target'
    类似报错,哪里类型有问题就改哪里
    https://blog.csdn.net/shangxiaqiusuo1/article/details/95749684

8.torch.mm和torch.mul区别
torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘,a和b的维度必须相等,比如a的维度是(1, 2),b的维度是(1, 2),返回的仍是(1, 2)的矩阵
torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘,比如a的维度是(1, 2),b的维度是(2, 3),返回的就是(1, 3)的矩阵
https://blog.csdn.net/qq_39938666/article/details/86004474

  1. Pytorch: tensor.expand_as(): 把一个tensor变成和函数括号内一样形状的tensor,用法与expand()类似

  2. IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python
    原因是版本问题:
    将原语句:train_loss+=loss.data[0]
    修改为:train_loss+=loss.item()

  3. Pytorch阅读文档之dot,mm,matmul函数
    np.dot 和 t.mm 的运算是一样的,不过单位不同,并且不支持广播

  4. pytorch中的广播机制

12 pytorch中backward()函数详解
https://blog.csdn.net/f156207495/article/details/88727860

  1. PyTorch学习之 torch.optim 的6种优化器及优化算法介绍

  2. pytorch编程踩过的坑 - 算法网 (ddrv.cn)

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