在 PyTorch 中獲取張量的 autograd 計數器

Question

我正在使用 PyTorch 來訓練網絡。 我正在閱讀 autograd 文檔， 這里提到每個張量都有一個計數器，autograd 實現了一個計數器來跟蹤任何張量的“版本”。 我怎樣才能為圖中的任何張量獲得這個計數器？

我需要它的原因。

我遇到了 autograd 錯誤

[torch.cuda.FloatTensor [x, y, z]]，是torch::autograd::CopySlices的輸出0，版本7； 而是預期的版本 6。 提示：上面的回溯顯示了未能計算其梯度的操作。 有問題的變量在那里或以后的任何地方發生了變化。 祝你好運！

這對我來說並不新鮮，而且我以前成功地處理過它。 這一次我不明白為什么張量會是第 7 版而不是第 6 版。要回答這個問題，我想知道運行中任何給定點的版本。

謝謝。

Answer 1

它可以通過命令tensor_name._version獲得。

作為如何使用它的示例，提供了以下 MSE。

import torch

a = torch.zeros(10, 5)
print(a._version)  # prints 0
a[:, 1] = 1
print(a._version)  # prints 1