Pytorch 0.4.0迁移指南（与之前版本编程上的不同点）

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2018年4月25号，官方发布Pytorch0.4.0版本，此版本除了支持Windows外，与之前的Pytorch版本也有诸多不同，主要表现在编程方面。因此该指南主要用来介绍Pytorch0.4.0代码方面需要注意的地方：

1. 弃用Variables并与Tensors合并

之前版本，最终的输入数据必须转化为Variable的形式，而在Pytorch0.4.0版中，torch.Tensor包括了torch.autograd.Variable，已经不需要转化为Variable的形式。 type()的功能也变了，它不会再返回数据的类型，需要用x.type()代替。

>>>x = torch.DoubleTensor([1, 1, 1]) >>>print(type(x)) “<class ‘torch.Tensor’>” #不再返回数据类型 >>>print(x.type()) “<class ‘torch.DoubleTensor’>” #能返回数据类型

2. 支持零维Tensors

>>>torch.tensor(3.1416).size() Torch.Size([]) #零维张量

3. 弃用volatile

之前版本的volatitle=True 相当于requires_grad=False，一般用于测试的时候不需要进行梯度计算，这样做能减少内存使用。新版中使用torch.no_grad()代替。

4.新增dtypes、devices和numpy风格的Tensor

如：device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)，会依据你的计算机配置自动选择CPU还是GPU运算。

用一个例子来对比Pytorch 0.4.0代码上需要注意的地方：

0.3.1（老版本）：

model = CNN() if use_cuda: model = model.cuda() # 训练 total_loss = 0 for input, target in train_loader: input, target = Variable(input), Variable(target) #需转化为Variable hidden = Variable(torch.zeros(*h_shape)) # 定义是否使用GPU if use_cuda: input, target, hidden = input.cuda(), target.cuda(), hidden.cuda() ... # 获得loss的值 total_loss += loss.data[0] # 测试 for input, target in test_loader: input = Variable(input, volatile=True) if use_cuda: ... ...

0.4.0（新版本）：

# 定义device，是否使用GPU，依据计算机配置自动会选择 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #用.to(device)来决定模型使用GPU还是CPU model = CNN().to(device) # 训练 total_loss = 0 for input, target in train_loader: #不需要转化为Variable，直接用Tensors作为输入，用.to(device)来决定使用GPU还是CPU input, target = input.to(device), target.to(device) hidden = input.new_zeros(*h_shape) ... # 获得loss值，也与老版本不同 total_loss += loss.item() # 测试 with torch.no_grad(): # 测试时不会进行梯度计算，节约内存 for input, target in test_loader: ...