PyTorch 0.4.0迁移全攻略：Tensor与Variable融合

"PyTorch 0.4.0 迁移指南" PyTorch 0.4.0 是一个重大更新，对之前的版本做了很多改进，尤其是Variable和Tensor的合并，使得代码更加简洁且高效。这次升级对于已经在使用旧版本PyTorch的开发者来说，需要进行一定的代码迁移工作。下面我们将详细探讨这些变化。 1. **Tensor和Variable的合并** 在PyTorch 0.4.0之前，Variable和Tensor是两个不同的概念，Variable用于跟踪计算图以实现自动梯度计算，而Tensor则用于存储数据。在新版本中，Variable已经被集成到Tensor内部，这意味着Tensor现在默认具有`requires_grad=False`的特性，即每个Tensor都可以支持自动求导。因此，不再需要像之前那样将Tensor包裹在Variable里来开启自动梯度计算。这是一个重要的改变，因为它简化了代码结构，减少了不必要的操作。 2. **查看Tensor的类型** 当检查Tensor的类型时，需要注意使用`.isinstance()`或`.type()`方法。使用`type()`函数可能无法得到Tensor的具体类型，因为它只会返回`<class 'torch.Tensor'>`。正确的方法是调用`.type()`，它会返回如`'torch.DoubleTensor'`这样的具体类型信息。此外，使用`.isinstance()`可以检查Tensor是否属于特定的Tensor类型，如DoubleTensor、FloatTensor等。 3. **requires_grad属性** 在PyTorch 0.4.0中，`requires_grad`属性直接作为Tensor的一个属性存在。这意味着你可以直接访问`x.requires_grad`来判断这个Tensor是否需要计算梯度。如果在计算过程中，所有涉及到的Tensor都不需要计算梯度，尝试调用`.backward()`会引发错误，因为系统无法追踪梯度。 4. **Windows支持** PyTorch 0.4.0在支持Windows平台方面也有了显著提升，使得Windows用户能更方便地使用PyTorch进行深度学习开发。 5. **其他改进** 除了上述主要变化，PyTorch 0.4.0还引入了对标量Tensor的支持，增强了性能，修复了一些已知的bug。这些改进旨在提高PyTorch的稳定性和用户体验。 迁移指南： - 检查所有创建Variable的地方，现在可以直接创建Tensor，并通过设置`requires_grad=True`来启用自动梯度。 - 修改所有使用Variable的函数调用，如`.data`和`.grad`，它们现在是Tensor的属性。 - 使用`.isinstance()`或`.type()`来检查Tensor的具体类型，而不是依赖`type()`函数。 - 更新所有涉及梯度计算的部分，确保`requires_grad`属性设置正确。 - 如果在Windows环境下，确认安装和配置正确。 总结，PyTorch 0.4.0的更新显著提升了易用性，但也要求开发者更新他们的代码以适应新的API。通过理解这些变化，你可以更顺利地迁移到新版本，并充分利用其提供的新功能和性能提升。