[torch 参数更多]torch.Tensor.new_tensor¶
torch.Tensor.new_tensor¶
torch.Tensor.new_tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, layout=torch.strided, pin_memory=False)
paddle.to_tensor¶
paddle.to_tensor(data, dtype=None, place=None, stop_gradient=True)
PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：
参数映射¶
| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
|---|---|---|
| data | data | 数据内容。 |
| dtype | dtype | 表示输出 Tensor 类型，如果没有指定，默认使用当前对象的 dtype，需要转写。 |
| device | place | 创建 tensor 的设备位置，仅参数名不一致。 |
| requires_grad | stop_gradient | 表示是否计算梯度，两者参数功能相反，需要转写。 |
| layout | - | 表示布局方式，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。 |
| pin_memory | - | 表示是否使用锁页内存， Paddle 无此参数，需要转写。 |
转写示例¶
dtype：数据类型¶
# PyTorch 写法
y = x.new_tensor(data)
# Paddle 写法
y = paddle.to_tensor(data, dtype=x.dtype)
requires_grad：是否求梯度¶
# PyTorch 写法
y = x.new_tensor(data, requires_grad=True)
# Paddle 写法
y = paddle.to_tensor(data, stop_gradient=False)
pin_memory：是否分配到固定内存上¶
# PyTorch 写法
y = x.new_tensor(data, pin_memory=True)
# Paddle 写法
y = paddle.to_tensor(data).pin_memory()