https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/66971822 简单总结其用途 (1)requires_grad=Fasle时不需要更新梯度, 适用于冻结某些层的梯度; (2)volatile=True相当于 ...
计算图通常包含两种元素,一个是 tensor,另一个是 Function。张量 tensor 不必多说,但是大家可能对 Function 比较陌生。这里 Function 指的是在计算图中某个节点 node 所进行的运算,比如加减乘除卷积等等之类的,Function 内部有 forward 和 backward 两个方法,分别应用于正向 反向传播。 当我们创建一个张量 tensor 的时候,如果没 ...
2022-03-18 17:05 0 1355 推荐指数:
https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/66971822 简单总结其用途 (1)requires_grad=Fasle时不需要更新梯度, 适用于冻结某些层的梯度; (2)volatile=True相当于 ...
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 ...
1. 所有的tensor都有.requires_grad属性,可以设置这个属性. x = tensor.ones(2,4,requires_grad=True) 2.如果想改变这个属性,就调用tensor.requires_grad_()方法: x.requires_grad ...
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout ...
在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key, ...
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 ...
在某些情况下,不需要求出当前张量对所有产生该张量的叶子节点的梯度,这时可以使用torch.autograd.grad()函数。 示例: 这里的gradients的用法就是相当于backward函数中的grad_tensors。可参考这篇https ...
pytorch函数zero_grad(),step()作用 假定现在有损失函数 \[\begin{equation*} z=x^2+y^2 \end{equation*} \] 先用手写梯度下降算法求该损失函数的极小值.这只是一个例子,其实能直接观察出来在(0,0)邻域内的极小值 ...