参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-autograd/#detachsource 当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整;或者值训练部分 ...
pytorch 的 Variable 对象中有两个方法,detach和 detach : detach 官方文档中,对这个方法是这么介绍的。 返回一个新的从当前图中分离的 Variable。 返回的 Variable 永远不会需要梯度 如果 被 detach 的Variable volatile True, 那么 detach 出来的 volatile 也为 True 还有一个注意事项,即:返回的 ...
2018-11-19 10:20 1 14542 推荐指数:
参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-autograd/#detachsource 当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整;或者值训练部分 ...
Torch 为了提高速度,向量或是矩阵的赋值是指向同一内存的 如果需要开辟新的存储地址而不是引用,可以用clone()进行深拷贝 区别 clone() 解释说明: 返回一个原张量的副本,同时不破 ...
参考链接: 1. Pytorch中 detach() item() cpu() numpy()理解: https://blog.csdn.net/weixin_43289424/article/details/105803097 2. pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换 ...
用于截断反向传播 detach()源码: 它的返回结果与调用者共享一个data tensor,且会将grad_fn设为None,这样就不知道该Tensor是由什么操作建立的,截断反向传播 这个时候再一个tensor使用In_place操作会导致另一个的data tensor ...
我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用 ...
从 thread 对象分离执行的线程,允许执行独立地持续。一旦线程退出,则释放所有分配的资源。(就是两个线程彼此相互独立) 调用 detach 后, *this 不再占有任何线程。 ...
remove()与detach()方法都是从dom中删除所有的元素 两者的共同之处在于都不会把匹配的元素从jQuery对象中删除。 不同之处在于用remove()删除的元素,除了元素被保留,其他的在这个元素上的绑定事件等都会被移除,但是detach()方法不会移除这个元素上的方法或者是附加 ...
,计算梯度,但不会保留梯度,梯度会与原始tensor的梯度相加。 detach() ...