python教程之關(guān)于__requires__的問題解析

這篇文章主要介紹了python教程之關(guān)于__requires__的問題解析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

　　這兩天一直迷惑pytorch中關(guān)于requires_grad的設(shè)置,特別是在寫cudaextension時(shí)。今天在pytorchgithub上看到個(gè)issue解釋的很不錯(cuò),姑且記錄在這以備后用。

　　python關(guān)于__requires__的問題

　　首先安裝scikit_learn，打開cmd執(zhí)行下面的命令：

　　pipinstall-Uscikit-learn

　　接著安裝配套的Scipy全家桶：

pipinstall--usernumpyscipymatplotlibipythonjupyterpandassympynose

　　Scipy全家桶的清單大致如下：

　　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

　　關(guān)于pytorchrequires_grad

　　我的問題是在寫cuda擴(kuò)展時(shí)，我會(huì)在pythonautograd.Function的forward部分先聲明好變量，就是先分配好內(nèi)存，然后傳入cuda的函數(shù)，cuda內(nèi)做自定義操作，類似：

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

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“python教程之關(guān)于__requires__的問題解析”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!