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 ...
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 或者值训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时候我们就需要使用detach 函数来切断一些分支的反向传播 de ...
2019-04-09 15:16 0 20655 推荐指数:
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 ...
参考一 浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用 该博文分为以下6个部分: tensor.requires_grad torch.no_grad() 反向传播及网络的更新 tensor.detach() CPU and GPU tensor.item ...
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 ...
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,同时不破坏计算图,它能够维持反向传播计算梯度, 并且两个张量不共享内存.一个张量上值的改变不影响另一个张量 ...
detach() 使用和.detach()和.data的区别 、cpu()函数的作用 待办 detach使用 https://blog.csdn.net/qq_27825451/article ...
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 ...
detach()和data生成的都是无梯度的纯tensor,并且通过同一个tensor数据操作,是共享一块数据内存。 x.data和x.detach()新分离出来的tensor的requires_grad=False,即不可求导时两者之间没有区别,但是当当 ...