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 ...

问题1，模式坍塌（Mode collapse ） 对模式崩溃产生原因的猜想： GAN的学习目标是映射关系G：x➡y，这种单一域之间的对应关系是高度约束不足的，无法为分类器和判别其的训练提供足够的信息输入。 在这种情况下所优化得到的G可以将域X转换为与Y分布相同的域 ...

你是否为训练时，弹出很多warning而烦恼？一个epoch拉满一页，怎么做呢？ 代码输出过滤 命令行输出过滤 执行python文件时添加参数过滤 参考 Python3标准库 - 使用模式过滤 ...

转自：https://blog.csdn.net/qq_34218078/article/details/109591000 1.先D后G 1.1 不detach，但需要retain_graph= ...

首先不妨假设最简单的一种情况： 假设$G$和$D$的损失函数： 那么计算梯度有： 第一种正确的方式： 运行结果： ...

　　对于显存不充足的炼丹研究者来说，弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的。下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程。 　　实验实验代码如下： 　　输出如下： 　　代码首先分配3GB的显存创建变量x，然后计算y，再用y进行反向传播。可以看到，创建x后 ...

在学习的过程中遇见了一个问题，就是当使用backward()反向传播时传入参数的问题： 这里的backward()中为什么需要传入参数Variable(t.ones(1, 10))呢？没有传入就会报错： 这个错误的意思就是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建 ...

首先看这个自动求导的参数： grad_variables：形状与variable一致，对于y.backward()，grad_variables相当于链式法则dzdx=dzdy×dydx">dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz \over dy ...