https: blog.csdn.net u article details 简单总结其用途 requires grad Fasle时不需要更新梯度， 适用于冻结某些层的梯度 volatile True相当于requires grad False，适用于推断阶段，不需要反向传播。这个现在已经取消了，使用with torch.no grad 来替代 ...
2018-06-25 11:49 0 5795 推荐指数：
requires_grad requires_grad=True 要求计算梯度； requires_grad=False 不要求计算梯度； 在pytorch中，tensor有一个 requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。 tensor ...
计算图通常包含两种元素，一个是 tensor，另一个是 Function。张量 tensor 不必多说，但是大家可能对 Function 比较陌生。这里 Function 指的是在计算图中某个节点（n ...
1. 所有的tensor都有.requires_grad属性,可以设置这个属性. x = tensor.ones(2,4,requires_grad=True) 2.如果想改变这个属性，就调用tensor.requires_grad_()方法： x.requires_grad ...
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout ...
https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/99460175 requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad ...
Pytorch 为什么每一轮batch需要设置optimizer.zero_grad 根据pytorch中的backward()函数的计算，当网络参量进行反馈时，梯度是被积累的而不是被替换掉；但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这里就需要每个 ...
一直对于model.eval()和torch.no_grad()有些疑惑 之前看博客说，只用torch.no_grad()即可 但是今天查资料，发现不是这样，而是两者都用，因为两者有着不同的作用 引用stackoverflow: Use both. They do ...
model.eval()和with torch.no_grad()的区别在PyTorch中进行validation时，会使用model.eval()切换到测试模式，在该模式下， 主要用于通知dropout层和batchnorm层在train和val模式间切换在train模式下，dropout ...
