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 ...
原文：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。目前还没有去探究这里面的原因。 所以，建议是，调试神经网络时，可以用retain grad 函数，但最终训练神经网络时，最好 ...
2021-01-07 16:10 0 716 推荐指数：
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