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6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 ...
原文：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。目前還沒有去探究這里面的原因。 所以，建議是，調試神經網絡時，可以用retain grad 函數，但最終訓練神經網絡時，最好 ...
2021-01-07 16:10 0 716 推薦指數：
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