torch::Tensor什么意思

在PyTorch中，`torch::Tensor` 是一个C++类，表示一个多维数组，也称为张量（tensor）。它是PyTorch的核心数据结构之一，用于存储和操作数据。`torch::Tensor` 支持各种数学运算和操作，例如加法、乘法、索引、切片等，同时可以自动计算反向传播梯度。

在PyTorch中，张量可以表示为不同的数据类型，例如浮点型、整型、布尔型等。此外，它还可以在CPU和GPU之间进行自由移动，以实现高效的计算和训练。`torch::Tensor` 封装了一些底层的C++操作，为用户提供了一种方便、灵活和高效的方式来处理数据。

相关问题

#include <torch/extension.h> torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2) { return input1 + input2; } std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output) { return {grad_output, grad_output}; } PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) { m.def("forward", &my_add_forward, "MyAdd forward"); m.def("backward", &my_add_backward, "MyAdd backward"); }

这段代码是一个使用C++编写的PyTorch扩展，实现了一个自定义的加法操作，包括前向传播和反向传播。

其中，`torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2)` 函数定义了加法操作的前向传播，接受两个输入张量，并返回它们的和。

`std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output)` 函数定义了加法操作的反向传播，接受一个梯度张量，并返回一个长度为2的张量数组，其中每个张量都是输入张量的梯度。

在 `PYBIND11_MODULE` 中，使用 `m.def` 函数将前向传播和反向传播函数注册到PyTorch扩展中，这样就可以在Python中使用这个自定义操作。其中，`TORCH_EXTENSION_NAME` 是一个宏，它会自动展开为当前扩展的名称。

std::vector<torch::Tensor> 什么意思

`std::vector<torch::Tensor>` 是一个 vector，其中每个元素都是 `torch::Tensor` 类型的对象。vector 是 C++ STL 中的一种容器，表示一组连续的元素，可以动态地添加、删除和修改元素。在这个特定的上下文中，`std::vector<torch::Tensor>` 用于存储梯度张量，每个梯度张量都是 `torch::Tensor` 类型的对象，它们通过 `my_add_backward` 函数返回给 PyTorch 的自动求导引擎。