在pytorch中分配变量答案

【问题标题】：Assign variable in pytorch在pytorch中分配变量
【发布时间】：2018-04-26 13:35:26
【问题描述】：

我想知道以下代码是否可行，但现在使用 pytorch，其中 dtype = torch.cuda.FloatTensor。有代码直接python（使用numpy）：基本上我想得到产生适应度最小值的x值。

import numpy as np
import random as rand
xmax, xmin       = 5, -5
pop              = 30
x                = (xmax-xmin)*rand.random(pop,1)
y                = x**2
[minz, indexmin] = np.amin(y), np.argmin(y)  
best             = x[indexmin]

这是我的尝试：

import torch
dtype = torch.cuda.FloatTensor 
def fit (x):
    return  x**2
def main():
    pop              = 30
    xmax, xmin       = 5, -5
    x                = (xmax-xmin)*torch.rand(pop, 1).type(dtype)+xmin
    y                = fit(x)
    [miny, indexmin] = torch.min(y,0)
    best             = x[indexmin] 
main()

我将变量最好定义为索引等于 indexmin 的 x 值的最后一部分不起作用。我在这里做错了什么。

出现如下信息：RuntimeError:

expecting vector of indices at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1501971235237/work/pytorch-0.1.12/torch/lib/THC/generic/THCTensorIndex.cu:405

【问题讨论】：

标签： gpu assign pytorch

【解决方案1】：

您可以简单地执行以下操作。

import torch
dtype = torch.cuda.FloatTensor 
def main():
    pop, xmax, xmin  = 30, 5, -5
    x                = (xmax-xmin)*torch.rand(pop, 1).type(dtype)+xmin
    y                = torch.pow(x, 2)
    [miny, indexmin] = y.min(0)
    best             = x.squeeze()[indexmin] # squeeze x to make it 1d

main()

【讨论】：