pytorch的动态计算图中，如何查看创建一个tensor的父tensor及其操作

在PyTorch中，可以使用`tensor.grad_fn`属性来查看创建一个tensor的父tensor及其操作。`grad_fn`是一个指向创建当前tensor的Function的引用。如果当前tensor是用户手动创建的，则其`grad_fn`属性为`None`。

例如，以下代码创建了两个tensor，并对它们进行加法操作：

import torch

a = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True)
b = torch.tensor([4., 5., 6.], requires_grad=True)

c = a + b

print(c.grad_fn)

输出结果为：

<AddBackward0 object at 0x7f2f7c9abe10>

这里的`<AddBackward0>`即为加法操作的Function，`0`表示是第一个加法操作。可以看到，`c`的父tensor是`a`和`b`，并且其操作是加法。

相关问题

pytorch创建tensor

PyTorch是一个开源的机器学习框架，可以用于创建、训练和部署深度学习模型。在PyTorch中，我们可以使用`torch.Tensor`类来创建张量(tensor)，它是PyTorch中最基本的数据结构。

以下是一些常见的创建tensor的方法：

1. 从Python列表或NumPy数组创建tensor：

import torch
import numpy as np

# 从Python列表创建tensor
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
print(x)

# 从NumPy数组创建tensor
y = torch.from_numpy(np.array([5, 6, 7, 8]))
print(y)

2. 创建全0或全1的tensor：

# 创建全0的tensor
a = torch.zeros(3, 4)
print(a)

# 创建全1的tensor
b = torch.ones(2, 3, 4)
print(b)

3. 创建随机数tensor：

# 创建随机数tensor（均匀分布）
c = torch.rand(2, 3)
print(c)

# 创建随机数tensor（标准正态分布）
d = torch.randn(3, 4)
print(d)

4. 创建指定形状的tensor：

# 创建指定形状的tensor
e = torch.empty(2, 3)
print(e)

# 创建指定形状的tensor（默认dtype为float32）
f = torch.zeros((2, 3), dtype=torch.int)
print(f)

pytorch创建一个1维tensor

可以使用以下代码创建一个1维tensor：

import torch

tensor = torch.tensor([1, 2, 3])

这将创建一个包含1、2、3的1维tensor。