[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()