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这篇文章主要介绍了python教程之关于__requires__的问题解析,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
这两天一直迷惑pytorch中关于requires_grad的设置,特别是在写cudaextension时。今天在pytorchgithub上看到个issue解释的很不错,姑且记录在这以备后用。
python关于__requires__的问题
首先安装scikit_learn,打开cmd执行下面的命令:
pipinstall-Uscikit-learn
接着安装配套的Scipy全家桶:
pipinstall--usernumpyscipymatplotlibipythonjupyterpandassympynose
Scipy全家桶的清单大致如下:
MarkupSafe-1.0 Send2Trash-1.5.0 backports-abc-0.5 backports.functools-lru-cache-1.5 backports.shutil-get-terminal-size-1.0.0 backports.shutil-which-3.5.1bleach-2.1.3 colorama-0.3.9configparser-3.5.0 cycler-0.10.0 decorator-4.2.1entrypoints-0.2.3 enum34-1.1.6 functools32-3.2.3.post2
关于pytorchrequires_grad
我的问题是在写cuda扩展时,我会在pythonautograd.Function的forward部分先声明好变量,就是先分配好内存,然后传入cuda的函数,cuda内做自定义操作,类似:
classmyfunc(torch.autograd.Function): @staticmethod defforward(ctx,x): out=torch.zeros_like(x) cuda_foward(x,out) ctx.save_for_backward(x) returnout @staticmethod defbackward(ctx,d_out): x,=ctx.saved_tensors d_x=torch.zeros_like(x) cuda_backward(d_x,x,d_out) returnd_x
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“python教程之关于__requires__的问题解析”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
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