PyTorchの気になるところ - Qiita

はじめに PyTorchを普段触っているのですが、細かいところをなんとなくで今まで過ごしてきたので、今回しっかりまとめていきたいと思います。自分の備忘録になっていますが、少しでも参考になればと思います。 この記事の対象者 .copy(), .detach(), .bachward()がよくわかっていない方 nn.Conv2dのweightやbiasの取得ってどうやんの？ model.eval()って結局何してる？って方 torch.no_grad(), torch.set_grad_enabled()の区別がわからない方 F.relu, nn.ReLUの違いなんやねんって方 コアなネタが多いですが、よかったら参考にしてみてください。 この記事の内容 1. Tensorの操作テクニック 2. Layerのweightやbiasの取得と初期化 3. model.eval()の振る舞いについて