(1)直接在代碼運行中查看: 或者 (2)保存到本地查看 ...
pytorch 為了節省顯存,在反向傳播的過程中只針對計算圖中的葉子結點 leaf variable 保留了梯度值 gradient 。但對於開發者來說,有時我們希望探測某些中間變量 intermediate variable 的梯度來驗證我們的實現是否有誤,這個過程就需要用到 tensor的register hook接口。一段簡單的示例代碼如下,代碼主要來自pytorch開發者的回答,筆者稍作修 ...
2019-09-17 15:19 0 3835 推薦指數:
(1)直接在代碼運行中查看: 或者 (2)保存到本地查看 ...
/1164 查看權重 在訓練過程中,有時候我們為了debug而需要查看中間某一步的權重信息,在mx ...
# measure data loading time data_time.update(time.time() - end) input, target = input.c ...
linux 如何顯示一個文件的某幾行(中間幾行) 【一】從第3000行開始,顯示1000行。即顯示3000~3999行 cat filename | tail -n +3000 | head -n 1000 【二】顯示1000行到3000行 cat filename | head -n ...
比如,建了一個兩層全連接層的神經網絡: class LinearClassifier_2layer(nn.Module): def __init__(self, last_layer ...
for name, parms in net.named_parameters(): print('-->name:', n ...
本文內容來自知乎:淺談 PyTorch 中的 tensor 及使用 首先創建一個簡單的網絡,然后查看網絡參數在反向傳播中的更新,並查看相應的參數梯度。 # 創建一個很簡單的網絡:兩個卷積層,一個全連接層 class Simple(nn.Module): def __init__ ...
在用pytorch搭建和訓練神經網絡時,有時為了查看非葉子張量的梯度,比如網絡權重張量的梯度,會用到retain_grad()函數。但是幾次實驗下來,發現用或不用retain_grad()函數,最終神經網絡的准確率會有一點點差異。用retain_grad()函數的訓練結果會差一些。目前還沒有去探究 ...