[torch 参数更多 ]torch.tensor

torch.tensor

torch.tensor(data,
             dtype=None,
             device=None,
             requires_grad=False,
             pin_memory=False)

paddle.to_tensor

paddle.to_tensor(data,
                 dtype=None,
                 place=None,
                 stop_gradient=True)

PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数,具体如下:

参数映射

| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 | | ————- | ———— | —————————————————— | | data | data | 表示输入的数据。 | | dtype | dtype | 表示数据的类型。 | | device | place | 表示 Tensor 存放设备位置,两者参数类型不相同,需要转写。 | | requires_grad | stop_gradient | 表示是否计算梯度,两者参数功能相反,需要转写。 | | pin_memeory | - | 表示是否使用锁页内存, Paddle 无此参数,需要转写。 |

转写示例

device: Tensor 的设备

# PyTorch 写法
torch.tensor(3, device=torch.device('cpu'))

# Paddle 写法
y = paddle.to_tensor(3, place=paddle.CPUPlace())

requires_grad:是否不阻断梯度传导

# PyTorch 写法
x = torch.tensor(3, requires_grad=True)

# Paddle 写法
x = paddle.to_tensor(3, stop_gradient=False)

pin_memory:是否分配到固定内存上

# PyTorch 写法
x = torch.tensor(3, pin_memory=True)

# Paddle 写法
x = paddle.to_tensor(3).pin_memory()