如果您想了解torch.stack和和torch.cat的知识，那么本篇文章将是您的不二之选。我们将深入剖析torch.stack的各个方面，并为您解答和torch.cat的疑在这篇文章中，我们将为您
如果您想了解torch.stack和和torch.cat的知识，那么本篇文章将是您的不二之选。我们将深入剖析torch.stack的各个方面，并为您解答和torch.cat的疑在这篇文章中，我们将为您介绍torch.stack的相关知识，同时也会详细的解释和torch.cat的运用方法，并给出实际的案例分析，希望能帮助到您！
本文目录一览：- torch.stack（）和torch.cat（）函数之间有什么区别？（torch.vstack）
- 'torch.backends.cudnn.deterministic=True' 和 'torch.set_deterministic(True)' 之间有什么区别？
- bool（）和operator.truth（）之间有什么区别？
- clock（），gettickcount（），QueryPerformanceCounter（）和QueryPerformanceFrequency（）之间有什么区别？
- Django post（）定义中的.get（）和get_object_or_404（）有什么区别？
torch.stack（）和torch.cat（）函数之间有什么区别？（torch.vstack）
OpenAI的强化学习的REINFORCE和actor-critic示例具有以下代码：
加强：
policy_loss = torch.cat(policy_loss).sum()演员评论家：
loss = torch.stack(policy_losses).sum() + torch.stack(value_losses).sum()一种正在使用torch.cat，另一种正在使用torch.stack。
据我所知，文档没有对它们之间进行任何明确的区分。
我很高兴知道这些功能之间的区别。
答案1
小编典典stack
沿着 新的维度 连接张量序列。
cat
在给 定维度上 连接给定序列张量的序列。
因此，如果A和B具有形状（3，4），torch.cat([A, B], dim=0)则将具有形状（6，4），torch.stack([A,B], dim=0)并将具有形状（2，3，4）。
'torch.backends.cudnn.deterministic=True' 和 'torch.set_deterministic(True)' 之间有什么区别？
如何解决''torch.backends.cudnn.deterministic=True'' 和 ''torch.set_deterministic(True)'' 之间有什么区别？？
我的网络包括“torch.nn.MaxPool3d”，根据 PyTorch 文档（版本 1.7 - https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.set_deterministic.html#torch.set_deterministic），当 cudnn 确定性标志打开时，它会抛出 RuntimeError，但是，当我插入代码“torch.backends”时.cudnn.deterministic=True'' 在我的代码开头，没有 RuntimeError。为什么该代码不抛出 RuntimeError？ 我想知道该代码是否能保证我的训练过程的确定性计算。
解决方法
function getAnnotationsFromDocument(docId,callback){
initDB();
var async = require(''async'');
async.waterfall([
function authorize(callback){
//checkAuthorization
(...)
},function getRfpdocAnnotations(auth,metadata,callback){
//call to DB
(...)
},function processRfpdocAnnotations(rfpDocAnnotations,callback){
(...)
callback(null,annotationsList);
}
],function (err,result) {
if(err) {
callback(err);
} else {
callback(null,result);
}
});
}
仅适用于 CUDA 卷积运算，仅此而已。因此，不，它不能保证您的训练过程是确定性的，因为您还使用了 torch.backends.cudnn.deterministic=True，其后向函数对于 CUDA 是不确定的。
torch.nn.MaxPool3d 会影响此处列出的所有正常非确定性操作（请注意，torch.set_deterministic() 在 1.8 中已重命名为 set_deterministic）：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.use_deterministic_algorithms.html?highlight=use_deterministic#torch.use_deterministic_algorithms
正如文档所述，某些列出的操作没有确定性的实现。因此，如果设置了 use_deterministic_algorithms，它们将抛出错误。
如果您需要使用诸如 torch.use_deterministic_algorithms(True) 之类的非确定性操作，那么目前，您的训练过程无法确定性——除非您自己编写自定义确定性实现。或者您可以打开一个 GitHub 问题请求确定性实现：https://github.com/pytorch/pytorch/issues
此外，您可能想查看此页面：https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html
bool（）和operator.truth（）之间有什么区别？
bool()和operator.truth()两个测试值是否
truthy 或 falsy ，他们似乎从文档颇为相似，它甚至说，在truth()文档是：
这等效于使用bool构造函数。
但是，truth()速度bool()是简单测试的两倍（显示了Python 3.6的计时，但2.7相似）：
from timeit import timeitprint(timeit(''bool(1)'', number=10000000))# 2.180289956042543print(timeit(''truth(1)'', setup=''from operator import truth'', number=10000000))# 0.7202018899843097那有什么区别呢？我应该使用truth()代替bool()吗？
答案1
小编典典虽然bool()并operator.truth() 输出 为主要用途的情况下相同的结果他们的 实现
实际上是相当不同的。bool()是一个类或类型的构造函数，同时truth()是一个狭窄的优化正则函数。
实际上，还有两个区别：1）bool()在不带参数的情况下调用returnsFalsewhiletruth()需要一个参数。2）bool()接受x关键字参数，例如bool(x=1)，而truth()没有关键字参数。bool()对于常规用例，这两者都会增加开销。
关键字的实现很奇怪，因为可能没有人需要它，而且名称x几乎没有描述性。Issue29695涵盖了这一点，实际上，该问题不仅影响到bool()其他类，例如int()或list()。但是，从Python
3.7开始，这些关键字参数将被删除，并且速度应会提高。尽管如此，我还是在最新的Python
3.8分支上测试了时序，并且bool()比以前更快，但仍比以前快两倍truth()，这可能是由于的实现更为通用bool()。
因此，如果您的任务非常重视速度，那么我建议您在需要函数的情况下使用truth()overbool()（例如，解析为的键sorted()）。但是，正如khelwood所指出的那样，bool()有时还是会更快filter(bool,iterable)，所以最好将您的用例确定为最佳选择。
当然，如果您不需要功能，而只想测试值是 真 还是 假 ，则应使用惯用语if或ifnot语句，如khelwood和ser2357112所评论的那样，这是最快的。
clock（），gettickcount（），QueryPerformanceCounter（）和QueryPerformanceFrequency（）之间有什么区别？
他们都提供毫秒分辨率吗？
Linux clock_gettime（CLOCK_MONOTONIC）奇怪的非单调行为
C：Windows和其他操作系统中clock（）的不同实现？
了解clock_gettime的问题
如何查看用户是否设置时钟？
在linux的进程间通信应该使用哪个时钟？
不，他们没有毫秒精度。 clock和GetTickCount在大多数系统上具有4到15毫秒的精度。 QueryPerformanceCounter的精度在微秒到纳秒范围内。
clock是GetTickCount一个包装，如果你使用微软的C运行时库，如果你使用的是MS编译器，你可能是。 GetTickCount返回一个以毫秒为单位的值，但在一毫秒后它不会增加1毫秒。 只有当系统时钟中断发生时才会增加，这个时间间隔是每4到15毫秒 – 通常是15ms，但是它可以被应用程序改变。 这会影响整个计算机：它影响线程调度，并且更频繁的中断的开销也会使实际运行的程序代码的cpu时间更少，所以除非真的需要，否则不要这样做。 如果你的计算机的打勾时间比15ms多一些，其他一些应用程序已经修改了打勾中断频率。
QueryPerformanceCounter使用系统上可用的任何高分辨率计时器。 在过去，通常是基于处理器内部的时钟周期计数，所以计算在2-3GHz或约0.5ns。 不幸的是，一些处理器会改变计数器在处于低功耗状态时的速率，而在多cpu系统（即多处理器插槽）中，如果cpu速度并不一样，则会出现问题。 Windows现在使用其他更可靠的来源，但它们的分辨率不如处理器那么高。 QueryPerformanceFrequency告诉您一秒钟内有多少个刻度。 要获得毫秒，将QPC样本的差值乘以1000，除以QueryPerformanceFrequency的结果。
clock
一个C ++函数 它会返回自应用程序启动以来cpu的滴答数。 要将其转换为秒，请用CLOCKS_PER_SEC分隔。
GetTickCount
一个Win32 API函数。 返回系统启动以来的毫秒数。
QueryPerformanceCounter
一个Win32 API函数。 性能计数器是随着时间的推移而增加的高分辨率计数器 。 要将其转换为以秒为单位按QueryPerformanceFrequency划分。
Django post（）定义中的.get（）和get_object_or_404（）有什么区别？
如何解决Django post（）定义中的.get（）和get_object_or_404（）有什么区别？？
我在基于类的视图中具有以下代码：
def post(self,request,pk,slug,**kwargs):
self.page = Post.objects.get(pk=pk)
通过给定的pk，模板可以从Post模型中访问对象的属性。
但是，当我这样做时：
def post(self,**kwargs):
self.page = get_object_or_404(Post,pk=pk)
模板无法识别页面变量。感谢您的解释。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）
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