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如何使用pytorch进行“逐元素就地反演”?

pytorch numpy python-3.x python

s-m-e · 技术社区 · 7 年前

给定的是一个数组 a :

a = np.arange(1, 11, dtype = 'float32')

使用numpy,我可以执行以下操作:

np.divide(1.0, a, out = a)

导致:

array([1.        , 0.5       , 0.33333334, 0.25      , 0.2       ,
       0.16666667, 0.14285715, 0.125     , 0.11111111, 0.1       ],
      dtype=float32)

假设而是Pytork张量,下面的操作失败 :

torch.div(1.0, a, out = a)

div 应为长度/形状匹配的张量。

如果我替换 1.0 b 填充一个,其长度等于 A. ,它起作用了。不利的一面是我必须分配内存 . 我也可以做类似的事情 a = 1.0 / a 这将再次分配额外(临时)内存。

我如何才能有效地“就地”(无需分配额外内存)执行此操作,最好是使用广播?

1 回复 | 直到 7 年前

srmsoumya 7 年前

Pytork遵循使用的惯例 _ 用于就地操作。

add -> add_  # in-place equivalent
div -> div_  # in-place equivalent
etc

逐元素就地反演。

>>> a = torch.arange(1, 11, dtype=torch.float32) 
>>> a.pow_(-1) 
>>> a
>>> tensor([1.0000, 0.5000, 0.3333, 0.2500, 0.2000, 0.1667, 0.1429, 0.1250, 0.1111, 0.1000])

>>> a = torch.arange(1, 11, dtype=torch.float32) 
>>> a.div_(a ** a) 
>>> a
>>> tensor([1.0000, 0.5000, 0.3333, 0.2500, 0.2000, 0.1667, 0.1429, 0.1250, 0.1111, 0.1000])

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