grad_fn

Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn。解决办法：在get_peft_model之前加上：model.enable_input_require_grads()
怎么这么多名字都被占了·2025-02-05 18:06

（2）基础

包含三个部分：data（数据）、grad（梯度）、grad_fn（操作
顽皮的石头7788121·2024-02-08 04:19

深度之眼Pytorch框架训练营第三期（1）——张量简介与创建

VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导，包含五个属性：在这里插入图片描述data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn
aidanmomo·2024-01-25 22:58

PyTorch的Tensor（张量）

data:被包装的Tensorgrad:data的梯度（梦回数一）grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad:指示是否需要梯度is_le
-恰饭第一名-·2024-01-02 04:31

特殊的bug：element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

很多帖子都说了，设置requires_grad_()就行。但是我这次遇到的不一样，设置了都不行。我是这种情况，在前面设置了torch.no_grad():，又在这个的作用域下进行了requires_grad_()，这是不起作用的。简单版：withtorch.no_grad():model.eval()pos_embed=model(homo_data.x,homo_data.edge_index)
Yonggie·2023-12-26 13:57

【pytorch】自动求导机制

grad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad：指示是否需要梯度is_leaf:指示是否是叶子结点PyTorch张量可以记住它们来自什么运算以及其起源的父张量
prinTao·2023-12-21 08:17

pytorch:张量概念与创建的api

（Tensor）标量：0维张量向量：1维张量矩阵：2维张量Variable数据类型(torch.autograd中数据类型，用来封装Tensor)：data:被封装的Tnsorgrad:data的梯度grad_fn
Rui@·2023-11-15 21:25

Pytorch-学习记录-1-Tensor

torch.Tensordata:被封装的Tensordtype:张量的数据类型shape:张量的形状device:张量所在的设备，GPU/CPUrequires_grad:指示是否需要计算梯度grad:data的梯度grad_fn
@ZyuanZhang·2023-10-08 07:08

Pytorch学习记录-1-张量

torch.Tensordata:被封装的Tensordtype:张量的数据类型shape:张量的形状device:张量所在的设备，GPU/CPUrequires_grad:指示是否需要计算梯度grad:data的梯度grad_fn
@ZyuanZhang·2023-10-02 03:01

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理

(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size=(2,4))net(X)tensor([[-0.3771],[-0.3822]],grad_fn
AncilunKiang·2023-09-16 07:56

【转载+修改】pytorch中backward求梯度方法的具体解析

importtorchx=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print(x)print(x.grad_fn)输出，由于x是被直接创建的，也就是说它是一个叶子节点，所以它的grad_fn
dong_uper·2023-07-28 21:17

pytorch：.detach()、.detach_()的作用和区别

文章目录pytorch的两个函数：.detach()、.detach_()的作用和区别一、torch.detach()二、tensor.detach_()补充：requires_grad、grad_fn
一只楚楚猫·2023-07-22 09:43

张量操作专题

Tensor的值dtype:Tensor的数据类型shape:Tensor的形状device:Tensor所在的设备（CPU/GPU）requires_gard:是否需要梯度grad:Tensor的梯度grad_fn
Alan and fish·2023-07-16 18:15

神经网络训练 policy gradient 算法时 梯度消失问题

再训练算法时发现梯度输出为none试了好几次从源头找原因最后得出的loss一定要是grad_fn=sumbackward类似的类型不然他没有梯度再次记录
大白爱吃胡萝卜·2023-06-15 07:21

requires_grad，grad_fn，grad的含义及使用

我们使用pytorch创建tensor时，可以指定requires_grad为True（默认为False），grad_fn：grad_fn用来记录变量是怎么来的，方便计算梯度，y=x*3,grad_fn
失之毫厘，差之千里·2023-04-19 01:23

使用pytorch进行张量计算、自动求导和神经网络构建功能

如何使用torch.add(),torch.sub(),torch.mul(),torch.div()等函数或者运算符来实现张量与numpy数组之间的互相转换和共享内存机制自动求导什么是计算图，如何使用.grad_fn
·2023-04-14 22:33

Pytorch入门学习：自动求导

requires_grad=True)#requires_grad表示可以计算这个梯度y=x+2z=y*y*3out=z.mean()#计算矩阵平均值结果是个数相加除以4print(out)#tensor(27.,grad_fn
原力甦醒·2023-04-04 23:55

【笔记】torch.nn.identity()方法详解：放到最后一层后面显得没有那么空虚，因为前面的层后面都有个激活函数，就最后一层后面啥都没有所以放个Identity占位

x=self.norm(x)print(x[0,0,3:10])tensor([0.0023, 0.0320, 0.7124,-0.0062,-0.5222,-0.6546,-0.1880],    grad_fn
程序猿的探索之路·2023-04-01 04:24

入门2，Pytorch深度学习---AUTOGRAD:自动分化学习

print(x)出：tensor([[1.,1.],[1.,1.]],requires_grad=True)进行张量运算：y=x+2print(y)出：tensor([[3.,3.],[3.,3.]],grad_fn
维他柠檬可乐·2023-02-02 16:51

with torch.no_grad() 详解

例如：a=torch.tensor([1.1],requires_grad=True)b=a*2打印b可看到其grad_fn为mulbackward表示是做的乘法。
莫说相公痴·2023-01-29 09:10

torch.autograd.Variable仅作为自己的记录

variable是一个类，用于包装tensor，一个tensor转成variable后，有三个属性data:存原始的张量值grad:梯度信息grad_fn：用户创建变量还是中间计算变量
King Bob!!·2023-01-29 08:25

Pytorch实现线性回归

目录向前计算requires_grad和grad_fn梯度计算手动实现线性回归Pytorch完成模型常用的APInn.Mudule优化器类optimizer损失函数线性回归完整代码在GPU上运行代码向前计算对于
WXiujie123456·2023-01-17 07:46

PyTorch 之 requires_grad，requires_grad_()，grad_fn

x.grad_fn和x.requires_grad为x的属性x.grad_fn：积分方法名，默认为Nonex.requires_grad：是否积分的属性，默认为Falsex.requires_grad_()：设置积分的方法，设置之后requires_grad为True"""Tensor"""importtorch#创建一个Tensor并设置requires_grad=Truex=torch.one
Xiao J.·2023-01-16 09:02

深度学习——梯度

torch.matmul(x,x)print(y)y.backward()print(x.grad)print(x.grad==4*x)输出：tensor([0.,1.,2.,3.])tensor(28.,grad_fn
yonuyeung·2023-01-16 06:58

3.2 Linear regression

withtorch.no_grad()包住的代码，不用跟踪反向梯度计算，来做一个实验：a=torch.tensor([1.1],requires_grad=True)b=a*2输出是：tensor([2.2000],grad_fn
Adhere_Chris·2023-01-14 10:37

PyTorch学习DAY1定义以及张量的操作

Tensor和Variabledata：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的Function，是自动求导的关
沙鳄鱼·2023-01-14 10:34

PyTorch张量的.grad_fn属性和.is_leaf使用举例

MicrosoftWindows[版本10.0.18363.1256](c)2019MicrosoftCorporation。保留所有权利。C:\Users\chenxuqi>condaactivatessd4pytorch1_2_0(ssd4pytorch1_2_0)C:\Users\chenxuqi>pythonPython3.7.7(default,May62020,11:45:54)[MS
敲代码的小风·2023-01-11 08:36

pytorch BUG :.grad=NONE？ pytorch参数的使用

然后查找资料进行修改输出从tensor([0.9925],device='cuda:0',grad_fn=)tensor([0.9925],device='cuda:0',grad_fn=)变为了：tensor
FakeOccupational·2023-01-11 08:34

【pytorch】 grad、grad_fn、requires_grad()、with torch.no_grad() 、net.train()、net.eval()：记录一次奇怪的debug经历

1grad、grad_fn、requires_grad()一个Tensor中通常会有以下属性：data:即存储的数据信息requires_grad:设置为True则表示该T
CSDN_Shaw·2023-01-11 08:31

pytorch--切断梯度的方法

不可行验证先写结论：.data和.detach只取出本体tensor数据，舍弃了grad，grad_fn等额外反向图计算过程需保存的额外信息。
BierOne·2023-01-11 06:34

leaf Variable、requires_grad、grad_fn的含义以及它们之间的关系

文章内容皆为个人理解，不足之处敬请指正。1、requires_gradrequires_grad是pytorch中tensor的一个属性，如果requires_grad=True，在进行反向传播的时候会记录t该tensor梯度信息。为了下面方便举例，我将进行运算的tensor称为父tensor，运算后的tensor称为子tensor，比如：c=a+b，c就是子tensor，a、b都为父tensor
璇焱如柳·2023-01-06 11:35

深度学习反向传播简单流程

.,4.],requires_grad=True)b=a**2print(b)b.sum().backward()print(a.grad)###输出###tensor([1.,4.,9.,16.],grad_fn
阮松云·2022-12-27 18:54

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

文章目录问题描述原因解决方法问题描述在重新加入模型，再训练的时候出现了如下问题：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\Ghost_Demo\train.py",line200,intrain_loss,train_acc=train(model_ft,DEVICE,train_loader,optimizer,epoch,model_ema)File"D:\G
AI浩·2022-12-26 21:24

PyTorch中的叶节点、中间节点、梯度计算等知识点总结

requires_grad=True的张量可能是叶子节点张量也可能不是叶子节点张量而是中间节点(中间节点张量).如果该张量的属性requires_grad=True,而且是用于直接创建的,也即它的属性grad_fn
敲代码的小风·2022-12-20 12:01

self.eval_net.forward(state)和self.eval_net.forward(state)区别

state)这2个有什么区别呀，为啥不都是forward我打印了一下返回值的时候，我感觉格式是一样的action_value=tensor([[0.7177,0.7369,0.7124,0.8184]],grad_fn
软件工程小施同学·2022-12-18 02:16

【NLP理论到实战】04 Pytorch完成线性回归

文章目录Pytorch完成线性回归目标1.计算图节点参数/属性与前向计算1.1requires_grad和grad_fn原理示例1.2前向计算过程2.反向传播梯度计算与计算图节点属性转换2.1反向传播梯度计算
Onedean·2022-12-17 16:24

PyTorch--2.1自动求导

这个操作将调用z里面的grad_fn这个属性，执行求导的操作。
SUNNY小飞·2022-12-17 15:13

Pytorch中的Variable

Varibale包含三个属性:●data:存储了Tensor,是本体的数据●grad:保存了data的梯度，本事是个Variable而非Tensor,与data形状一致●grad_fn:指向Function
Shuxuan1·2022-12-14 09:08

tensor(0.7428, grad_fn=＜DivBackward0＞) 取出数据

用模型训练计算loss的时候，loss的结果是：tensor(0.7428,grad_fn=)如果想绘图的话，需要单独将数据取出，取出的方法是x.item()例如：x=torch.tensor(0.8806
lilibiu·2022-12-12 09:14

Pytorch：自动求导（Autograd）

本文涉及：Tensor属性：.grad，.grad_fn，.requires_gradTensor函数：.backward()，.
有人比我慢吗·2022-12-06 15:53

（转载笔记）loss.backward()与optimizer.step()的作用

torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True)#x:tensor([1.,2.],requires_grad=True)y=100*x#y:tensor([100.,200.],grad_fn
_wjunjie·2022-12-01 08:07

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

报错：RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn原因：这个是因为没有将requires_grad设为True，l=LOSS（out，label）中的l默认是requires_grad为false，这个l其实也是一个张量Tensor类型，将其的requires_grad改为True后，使用backwar
ZwaterZ·2022-11-29 10:09

pytorch入门笔记02

Tensor当中有一个属性grad_fn用来记录创建了张量的Funct
哈土奇·2022-11-27 04:31

PyTorch基础知识 | 安装 | 张量 | 自动求导

.创建tensor2.1直接创建2.2依据数值创建2.3依概率分布创建3.张量的操作3.1张量的拼接3.2张量的切分3.3张量的索引3.4张量的变换3.5张量的数学运算4.广播机制5.is_leaf与grad_fn
幼稚的人呐·2022-11-25 04:49

python:torch.no_grad()的作用 + requires_grad，grad_fn，grad的含义及使用

1.requires_grad，grad_fn，grad的含义及使用requires_grad:如果需要为张量计算梯度，则为True，否则为False。
TANGWENTAI·2022-11-24 15:49

with torch.no_grad() 详解

不使用withtorch.no_grad():此时有grad_fn=属性，表示，计算的结果在一计算图当中，可以进行梯度反传等操作。
失之毫厘，差之千里·2022-11-24 15:18

Pytorch学习笔记（二）反向传播与梯度下降

1.requires_grad和grad_fn为了便于在反向传播的过程中计算梯度，可以在使用grad_fn来保存该tensor的运算过程。
好想学会深度学习啊·2022-11-20 19:00

requires_grad，requires_grad_()，grad_fn区别

1.x.grad_fn和x.requires_grad为x的属性2.x.grad_fn：积分方法名，默认为None3.x.requires_grad：是否积分的属性，默认为False4.x.requires_grad_()：设置积分的方法，设置之后requires_grad为Truex=torch.Tensor([1,2,3])print(x.grad_fn)#Nonex的积分方法print(x.
叙忆·2022-11-15 13:25

一文理解pytorch张量概念和tensor的三种创建方式！

data:被包装的Tensorgrad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad：指示是否需要梯度is_leaf:指示是否是叶子结点（
星尘 StarDust·2022-09-02 07:44

Pytorch框架学习路径(四：计算图与动态图机制)

计算图与动态图机制文章目录计算图与动态图机制计算图grad_fn:记录创建该张量时所用的方法动态图vs静态图计算图与动态图机制计算图1、什么是计算图？什么是计算图？
☞源仔·2022-06-05 08:46
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