pytorch eager
时间: 2024-01-28 11:13:54 浏览: 34
PyTorch Eager Execution是PyTorch中的一种计算模式,它允许我们立即执行操作,不需要构建计算图。在Eager Execution模式下,我们可以像使用普通Python代码一样使用PyTorch,即时地计算和调试结果。
以下是一个使用PyTorch Eager Execution的例子:
```python
import torch
# 开启Eager Execution模式
torch.set_eager_execution(True)
# 创建张量
a = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
b = torch.tensor(3.0, requires_grad=True)
# 进行计算
c = a + b
d = c * 2
# 打印结果
print(d) # 输出:tensor(10., grad_fn=<MulBackward>)
# 计算梯度
d.backward()
# 打印梯度
print(a.grad) # 输出:tensor(2.)
print(b.grad) # 输出:tensor(2.)
```
在上面的例子中,我们首先通过`torch.set_eager_execution(True)`开启了Eager Execution模式。然后,我们创建了两个张量`a`和`b`,并进行了加法和乘法操作。最后,我们打印了结果`d`,并通过`d.backward()`计算了梯度。最后,我们打印了`a`和`b`的梯度。
通过使用PyTorch Eager Execution,我们可以更加灵活地进行计算和调试,而不需要构建计算图。这使得PyTorch在实验和原型开发阶段更加方便和直观。
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