(1)直接在代码运行中查看: 或者 (2)保存到本地查看 ...
pytorch 为了节省显存,在反向传播的过程中只针对计算图中的叶子结点 leaf variable 保留了梯度值 gradient 。但对于开发者来说,有时我们希望探测某些中间变量 intermediate variable 的梯度来验证我们的实现是否有误,这个过程就需要用到 tensor的register hook接口。一段简单的示例代码如下,代码主要来自pytorch开发者的回答,笔者稍作修 ...
2019-09-17 15:19 0 3835 推荐指数:
(1)直接在代码运行中查看: 或者 (2)保存到本地查看 ...
/1164 查看权重 在训练过程中,有时候我们为了debug而需要查看中间某一步的权重信息,在mx ...
# measure data loading time data_time.update(time.time() - end) input, target = input.c ...
linux 如何显示一个文件的某几行(中间几行) 【一】从第3000行开始,显示1000行。即显示3000~3999行 cat filename | tail -n +3000 | head -n 1000 【二】显示1000行到3000行 cat filename | head -n ...
比如,建了一个两层全连接层的神经网络: class LinearClassifier_2layer(nn.Module): def __init__(self, last_layer ...
for name, parms in net.named_parameters(): print('-->name:', n ...
本文内容来自知乎:浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先创建一个简单的网络,然后查看网络参数在反向传播中的更新,并查看相应的参数梯度。 # 创建一个很简单的网络:两个卷积层,一个全连接层 class Simple(nn.Module): def __init__ ...
在用pytorch搭建和训练神经网络时,有时为了查看非叶子张量的梯度,比如网络权重张量的梯度,会用到retain_grad()函数。但是几次实验下来,发现用或不用retain_grad()函数,最终神经网络的准确率会有一点点差异。用retain_grad()函数的训练结果会差一些。目前还没有去探究 ...