我最近在學使用Pytorch寫GAN代碼，發現有些代碼在訓練部分細節有略微不同，其中有的人用到了detach()函數截斷梯度流，有的人沒用detch()，取而代之的是在損失函數在反向傳播過程中將backward(retain_graph=True)，本文通過兩個 gan 的代碼，介紹它們的作用 ...

問題1，模式坍塌（Mode collapse ） 對模式崩潰產生原因的猜想： GAN的學習目標是映射關系G：x➡y，這種單一域之間的對應關系是高度約束不足的，無法為分類器和判別其的訓練提供足夠的信息輸入。 在這種情況下所優化得到的G可以將域X轉換為與Y分布相同的域 ...

你是否為訓練時，彈出很多warning而煩惱？一個epoch拉滿一頁，怎么做呢？ 代碼輸出過濾 命令行輸出過濾 執行python文件時添加參數過濾 參考 Python3標准庫 - 使用模式過濾 ...

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

首先不妨假設最簡單的一種情況： 假設$G$和$D$的損失函數： 那么計算梯度有： 第一種正確的方式： 運行結果： ...

　　對於顯存不充足的煉丹研究者來說，弄清楚Pytorch顯存的分配機制是很有必要的。下面直接通過實驗來推出Pytorch顯存的分配過程。 　　實驗實驗代碼如下： 　　輸出如下： 　　代碼首先分配3GB的顯存創建變量x，然后計算y，再用y進行反向傳播。可以看到，創建x后 ...

在學習的過程中遇見了一個問題，就是當使用backward()反向傳播時傳入參數的問題： 這里的backward()中為什么需要傳入參數Variable(t.ones(1, 10))呢？沒有傳入就會報錯： 這個錯誤的意思就是梯度只能為標量（即一個數）輸出隱式地創建 ...

首先看這個自動求導的參數： grad_variables：形狀與variable一致，對於y.backward()，grad_variables相當於鏈式法則dzdx=dzdy×dydx">dz/dx=dz/dy × dy/dx 中的 dz \over dy ...