可以让节点不进行求梯度,从而节省了内存控件,当神经网络较大且内存不够用时,就需要让梯度为False 代码: x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) with torch.no_grad ...
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2020-05-11 13:44 0 6997 推荐指数:
可以让节点不进行求梯度,从而节省了内存控件,当神经网络较大且内存不够用时,就需要让梯度为False 代码: x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) with torch.no_grad ...
1、可以减少内存使用 2、训练集训练好模型后,在验证集这里使用with torch.no_grad(),训练集则不会计算梯度值,然后并不会改变模型的参数,只是看了训练的效果。 ...
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 ...
相关描述 https://discuss.pytorch.org/t/torch-no-grad-affecting-outputs-loss/28595/3 今天在训练网络的时候,发现mseloss在train和test时相差了好几个量级,后来发现是因为mseloss(input ...
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 ...
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 ...
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 ...