pytorch, retain_grad查看非葉子張量的梯度
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 ...
原文：pytorch反向傳播，detach()，葉子張量，inplace操作，動態圖，求導
參考一 淺談 PyTorch 中的 tensor 及使用 該博文分為以下 個部分： tensor.requires grad torch.no grad 反向傳播及網絡的更新 tensor.detach CPU and GPU tensor.item torch.detach 和torch.data的區別是，在求導時，torch.detach 會檢查張量的數據是否發生變化，而torch.data則 ...
2020-09-29 11:04 0 897 推薦指數：
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