探讨tensorflow与pytorch的互相转变

89542767 发布于2023-01-02 20:33 / 309人阅读

　　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。

　　鉴于自己只了解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，变量的定义和重置是分离的。

　　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.建立自变量并重置

　　tensorflow中运用tf.Variable创建自变量然后进行重置，而pytorch使得用torch.tensor建立自变量然后进行重置，如图所示。

　　3.句子实行

　　在TensorFlow的世界中，变量的定义和重置是分离的，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运算时要创建完的numpy数组转为tensor，如下：

　　if use_gpu is True:
　　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：

　　if use_gpu is True:
　　imputed_data=imputed_data.cpu().detach().numpy()
　　else:
　　imputed_data=imputed_data.detach().numpy()

　　而tensorflow中不需要这种操作。

　　5.其他函数

　　在tensorflow中包含诸多函数是pytorch中没有的，但是都可以在其他库中找到类似，具体如下表所示。

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探讨tensorflow与pytorch的互相转变

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