pytorch, retain_grad查看非叶子张量的梯度
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 ...
原文：pytorch反向传播，detach()，叶子张量，inplace操作，动态图，求导
参考一 浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用 该博文分为以下 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 torch.detach 和torch.data的区别是，在求导时，torch.detach 会检查张量的数据是否发生变化，而torch.data则 ...
2020-09-29 11:04 0 897 推荐指数：
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