pytorch中基本的变量类型当属FloatTensor（以下都用floattensor），而Variable（以下都用variable）是floattensor的封装，除了包含floattensor还包含有梯度信息
pytorch中的dochi给出一些对于floattensor的基本的操作，比如四则运算以及平方等(链接)，这些操作对于floattensor是十分的不友好，有时候需要写一个正则化的项需要写很长的一串，比如两个floattensor之间的相加需要用torch.add()来实现
然而正确的打开方式并不是这样
韩国一位大神写了一个pytorch的turorial，其中包含style transfer的一个代码实现
1 for step in range(config.total_step): 2 3 # Extract multiple(5) conv feature vectors 4 target_features = vgg(target) # 每一次输入到网络中的是同样一张图片，反传优化的目标是输入的target 5 content_features = vgg(Variable(content)) 6 style_features = vgg(Variable(style)) 7 8 style_loss = 0 9 content_loss = 0 10 for f1, f2, f3 in zip(target_features, content_features, style_features): 11 # Compute content loss (target and content image) 12 content_loss += torch.mean((f1 - f2)**2) # square 可以进行直接加-操作？可以，并且mean对所有的元素进行均值化造作 13 14 # Reshape conv features 15 _, c, h, w = f1.size() # channel height width 16 f1 = f1.view(c, h * w) # reshape a vector 17 f3 = f3.view(c, h * w) # reshape a vector 18 19 # Compute gram matrix 20 f1 = torch.mm(f1, f1.t()) 21 f3 = torch.mm(f3, f3.t()) 22 23 # Compute style loss (target and style image) 24 style_loss += torch.mean((f1 - f3)**2) / (c * h * w) # 总共元素的数目？
其中f1与f2,f3的变量类型是Variable，作者对其直接用四则运算符进行加减，并且用python内置的**进行平方操作，然后
1 # -*-coding: utf-8 -*- 2 import torch 3 from torch.autograd import Variable 4 5 # dtype = torch.FloatTensor 6 dtype = torch.cuda.FloatTensor # Uncomment this to run on GPU 7 8 # N is batch size; D_in is input dimension; 9 # H is hidden dimension; D_out is output dimension. 10 N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 11 12 # Randomly initialize weights 13 w1 = torch.randn(D_in, H).type(dtype) # 两个权重矩阵 14 w2 = torch.randn(D_in, H).type(dtype) 15 # operate with +-*/ and ** 16 w3 = w1-2*w2 17 w4 = w3**2 18 w5 = w4/w1 19 20 21 # operate the Variable with +-*/ and ** 22 w6 = Variable(torch.randn(N, D_in).type(dtype)) 23 w7 = Variable(torch.randn(N, D_in).type(dtype)) 24 w8 = w6 + w7 25 w9 = w6*w7 26 w10 = w9**2 27 print(1)
基本上调试的结果与预期相符
所以，对于floattensor以及variable进行普通的+-×/以及**没毛病