[Pytorch系列-19]：Pytorch基础 - Variable变量的使用方法与 Tensor变量的比较

Posted 2021-09-27 文火冰糖的硅基工坊

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目录

第1章 Variable变量

1.1 为什么需要引入Variable

1.2 什么是Variable

1.3 普通tensor与Variable在深度学习中各种的用途

第2章 Variable的定义

2.1 Variable所在的module

2.2 Variable的定义：Variable就是Tensor

2.3 tensor与variable的进一步比较

2.4 把variable转换以成numpy

待续..........: variable的自动求导

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第1章 Variable变量

1.1 为什么需要引入Variable

Tensor是Pytorch的一个完美组件(可以生成高维数组)，可以对张量进行各种并行运算。

但是要构建神经网络，进行自动求导和反向传播，光有Tensor还是远远不够的，需要引入一个具备自动求导新特新的数据结构Variable。

1.2 什么是Variable

Variable是对Tensor的一个封装，因此Tensor具备的操作，Variable都具备。

Variable还引入了三个额外的属性：

• data：Variable变量用于存放变量本身的数值
• grad：Variable变量用于存放变量针对某一个函数f的偏导数值.
• grad_fn：计算梯度的函数

Tensor对Variable类型的指示

• requires_grad=True

1.3 普通tensor与Variable在深度学习中各种的用途

（1）普通tensor：

• 存放输入的样本数据
• 存放输出的结果数据
• 中间边的临时数据

（2）Variable变量

• 专门存放神经网络模型的参数w，b

1.4 Variable与Tensor的整合

在最新的Pytorch中，Variable整合到了Tensor中。

Variable和Tensor具备了相同的数据结构，普通的tensor也具备如下的三个属性。

• data：Variable变量对应tensor的数据，必须是一个数值，不能是数值序列
• grad：Variable变量对应tensor的梯度，多元函数时，不同的变量又不同的偏导函数
• grad_fn：该变量对应的自动推导的导函数，多元函数时，不同的变量又不同的偏导函数

它们的差别是：

Variable默认设置requires_grad=True.

普通tensor默认设置requires_grad=flase

第2章 Variable的定义

2.1 Variable所在的module

Variable被定义在torch.autograd模块中。

#环境准备
import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable

print("Hello World")
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

Hello World
1.8.0
False

2.2 Variable的定义：Variable就是Tensor

Variable可以由已有的tensor生成

（1）张量

# 生成张量
tensor_a = torch.Tensor([[1., 2.0, 3],[3.,4., 5]])
print(tensor_a)
print(tensor_a.shape)

tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]])
torch.Size([2, 3])

（2）方法1

print("根据张量，生成variable")
var_a = torch.autograd.Variable(tensor_a, requires_grad=True)
print(var_a)
print(var_a.shape)

print("\\n根据张量，生成variable")
var_b = torch.autograd.Variable(tensor_a, requires_grad=False)
print(var_b)
print(var_b.shape)

根据张量，生成variable
tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]], requires_grad=True)
torch.Size([2, 3])

根据张量，生成variable
tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]])
torch.Size([2, 3])

备注：variable就是张量。

（3）方法2

print("根据张量，生成variable")
var_c = Variable(tensor_a, requires_grad=True)
print(var_c)
print(var_c.shape)

print("\\n根据张量，生成variable")
var_d = Variable(tensor_a, requires_grad=False)
print(var_d)
print(var_d.shape)

根据张量，生成variable
tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]], requires_grad=True)
torch.Size([2, 3])

根据张量，生成variable
tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]])
torch.Size([2, 3])

备注：

• variable就是张量
• variable是requires_grad=true的张量

2.3 tensor与variable的进一步比较

print(tensor_a.grad)
print(var_a.grad)
print(var_b.grad)
print(var_c.grad)
print(var_d.grad)

None
None
None
None
None

print(tensor_a.grad_fn)
print(var_a.grad_fn)
print(var_b.grad_fn)
print(var_c.grad_fn)
print(var_d.grad_fn)

None
None
None
None
None

print(tensor_a.data)
print(var_a.data)
print(var_b.data)
print(var_c.data)
print(var_d.data)

tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]])
tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]])
tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]])
tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]])
tensor([[1., 2., 3.],
        [3., 4., 5.]])

2.4 把variable转换以成numpy

x_variable = Variable(torch.Tensor([-3, -2,-1,0, 1, 2, 3]), requires_grad = True)
print(x_variable)

x_numpy = x_variable.data.numpy()
print(x_numpy)

tensor([-3., -2., -1.,  0.,  1.,  2.,  3.], requires_grad=True)
[-3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.]
 

待续..........: variable的自动求导

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