PyTorch中的Eager模式-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch中的Eager模式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在 PyTorch 中，“Eager Execution”（即即时执行模式）是指一种动态图计算模式，其中每个操作都立即被执行，而不是被先放入计算图中。这与静态图计算框架（如 TensorFlow 的早期版本）的工作方式不同。在即时执行模式中，你可以像使用 NumPy 一样进行操作，逐步构建计算图，方便调试和交互。

一. Eager Execution 基本概念

1. 即时计算

在 Eager Execution 模式下，每个操作都会立即执行，而不是构建一个计算图。

2. 调试友好

Eager Execution 模式更加直观，更容易进行调试，因为可以像在传统编程中一样逐行执行代码。

3. 动态构建计算图

在 Eager 模式下，计算图是动态构建的，这意味着可以使用控制流结构（如 if 语句、循环等）而无需事先定义静态图。

二. Eager Execution 示例

在这个示例中，首先创建了两个张量 x 和 y，然后进行了一些操作，最后计算了它们的平均值。在 Eager Execution 模式下，每个操作都会立即执行，而不需要构建静态图。最后，我们使用反向传播计算了梯度。

import torch

# 启用 Eager Execution 模式
torch.set_grad_enabled(True)  # 默认情况下是开启的，这里仅为演示

# 创建两个张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0], requires_grad=True)

# 执行操作
z = x + y
result = z.mean()

# 输出结果
print("x:", x)
print("y:", y)
print("z:", z)
print("result:", result)

# 反向传播
result.backward()

# 打印梯度
print("Gradient of x:", x.grad)
print("Gradient of y:", y.grad)

请注意，Eager Execution 模式在 PyTorch 1.0 版本之后成为默认行为，无需额外的设置。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-803642.html

到了这里，关于PyTorch中的Eager模式的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！