[torch 参数更多]torch.Tensor.new_tensor

torch.Tensor.new_tensor

torch.Tensor.new_tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, layout=torch.strided, 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 数据内容。
dtype dtype 表示输出 Tensor 类型,如果没有指定,默认使用当前对象的 dtype,需要转写。
device place 创建 tensor 的设备位置,仅参数名不一致。
requires_grad stop_gradient 表示是否计算梯度,两者参数功能相反,需要转写。
layout - 表示布局方式,Paddle 无此参数,一般对网络训练结果影响不大,可直接删除。
pin_memory - 表示是否使用锁页内存, Paddle 无此参数,需要转写。

转写示例

dtype:数据类型

# PyTorch 写法
y = x.new_tensor(data)

# Paddle 写法
y = paddle.to_tensor(data, dtype=x.dtype)

requires_grad:是否求梯度

# PyTorch 写法
y = x.new_tensor(data, requires_grad=True)

# Paddle 写法
y = paddle.to_tensor(data, stop_gradient=False)

pin_memory:是否分配到固定内存上

# PyTorch 写法
y = x.new_tensor(data, pin_memory=True)

# Paddle 写法
y = paddle.to_tensor(data).pin_memory()