requires_grad 第10页

torch.rand、torch.randn区别

docs/stable/torch.html#torch.rand*torch.rand(size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

树街猫·2020-07-30 09:15

pytoch 设置了requires_grad=True，但是计算梯度(grad)为none

来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-16代码示例x_in=torch.tensor([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]).view((1,1,3,3)).type(torch.FloatTensor)y_out=torch.tensor([[19,25],[37,43]]).view(1,1,2,2).type

yinizhilianlove·2020-07-29 13:35

深度学习（三）：梯度计算

文章目录1概念2示例1概念 Tensor是autograd包的核心类，若将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作。

因吉·2020-07-29 12:49

torch grad梯度 requires_grad zero_grad backward过程及使用例子

总体过程对于epoch训练开始之前，经历数据加载、模型定义、权重初始化、优化器定义netG=netG=net.dehaze(inputChannelSize,outputChannelSize,ngf)netG.apply(weights_init)ifopt.netG!='':netG.load_state_dict(torch.load(opt.netG),strict=False)optim

rrr2·2020-07-29 11:37

pytorch的梯度计算

#grad_fn是Nonex=Variable(x,requires_grad=True)y=x+2z=y*y*3out=z.mean()#x->y->z->outprint(x)print(y)print

生变论·2020-07-29 10:43

Pytorch-创建requires_grad=True的tensor

Pytorch-创建requires_grad=True的tensor有以下四种方法x=torch.randn(2,3,requires_grad=True)x=Variable(torch.Tensor

Nicetomeetu-·2020-07-29 09:08

Pytorch的梯度为None！

Pytorch梯度为None 尽管设置了某个Tensor的属性requires_grad=True，但是，用某个loss对该Tensor计算梯度时，作者也遇到了梯度为None的情况！！！

cuntou0906·2020-07-29 09:26

pytorch torch.empty()函数（返回填充有未初始化数据的张量。张量的形状由可变的参数大小定义）

1.1.0/torch.html#torch.emptytorch.empty(*sizes,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

Dontla·2020-07-15 17:29

pytorch 冻结某些层参数不训练

上一篇迁移学习的文章下，有朋友问在fine-tune的时候如何固定某些层不参与训练，下去研究并实验了一下，在这儿总结一下：pytorch中关于网络的反向传播操作是基于Variable对象，Variable中有一个参数requires_grad

Arthur-Ji·2020-07-15 16:54

PyTorch之tensor和variable

输入代码x=variable(tensor.ones(2,2),requires_grad=Ture)y=x.sum()print(x)print(y)产生错误UserWarning:torch.autograd.variable

WeiXy+·2020-07-15 08:31

pytorch笔记：06)requires_grad和volatile

requires_gradVariable变量的requires_grad的属性默认为False,若一个节点requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点的requires_grad都为

PJ-Javis·2020-07-14 12:59

Pytorch: 设置局部梯度

上代码：>>>x=torch.zeros(1,requires_grad=True)>>>withtorch.no_grad():...y=x*2>>>y.requires_gradFalse>>>is_train

lcqin111·2020-07-13 06:59

PyTorch学习笔记----自动求梯度

1、Tensor创建⼀个Tensor并设置requires_grad属性为True：x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print(x)prin

K.SHI·2020-07-13 00:25

Pytorch Gradient Descent

importprint_functionimporttorchfromtorch.autogradimportVariablefrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpX=Variable(torch.randn(100,1),requires_grad

hyhchaos·2020-07-12 13:04

使用torch.Tensor() 创建张量，加上requires_grad参数报错（Pytorch 1.0）

x=torch.Tensor([[.5,.3,2.1]])print(x)>tensor([[0.5000,0.3000,2.1000]])加上参数requires_grad=True或者requires_grad

Never-Giveup·2020-07-11 18:56

PyTorch中张量的创建方法

requires_grad:指示是否需要计算梯度is_lea

Sakura樱_子于·2020-07-10 23:27

Pytorch 学习笔记之梯度

x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print(x)print(x.grad_fn)tensor([[1.,1.],[1.,1.]],requires_grad=True

good good study·2020-07-10 09:36

pytorch如何实现门控机制？

#设置前置网络及可学习参数self.cnn=cnn_output4()self.fuse_weight_1=torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(1),requires_grad

Mr_wuliboy·2020-07-09 11:22

【one way的pytorch学习笔记】(三)leaf 叶子(张量)

我们都知道tensor中的requires_grad()属性,当requires_grad()为True时我们将会记录tensor的运算过程并为自动求导

One__Way·2020-07-08 12:43

pytorch autograd

1.Variable三要素：data，是一个Tensorgrad，保存data的梯度，是个Variablegrad_fn，还不懂Variable的构造函数需要传入tensor，同时有两个可选参数：requires_grad

silentclaire·2020-07-08 05:43

Pytorch-Autograd

__version__)1.1.0自动求梯度概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作。

CCChenhao997·2020-07-07 22:21

Pytorch学习——张量、计算图与 autograd

VariableTensorTensor增加3种属性张量的创建1.直接创建torch.tensor(data,#数据,可以是list,numpydtype=None,#数据类型，默认与data的一致device=None,requires_grad

solejay·2020-07-07 16:44

Autograd：Pytorch 中的自动微分机制讲解

在backward的过程中排除一部分子图Tensor的属性requires_grad代表它是否需要求梯度。

gdymind·2020-07-07 08:04

pytorch 自动求梯度

概念将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作，完成计算后，可以调用.backward()来完成所有梯度计算。

栋次大次·2020-07-06 02:01

自动求导

如果设置它的属性.requires_grad为True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成计算后可以通过调用.backward()，来自动计算所有的梯度。这个张量

tangzhaotz·2020-07-05 14:29

pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播一、tensor.detach()返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad

LoveMIss-Y·2020-07-05 03:51

语义分割学习系列（八）结合代码分析FCN模型结构

vgg_model=models.VGGNet(requires_grad=True)fcn_mod

ltshan139·2020-07-02 10:56

pytorch的梯度计算以及backward方法

importtorchimportnumpyasnp#方式一x=torch.randn(2,2,requires_grad=True

耐耐~·2020-07-01 23:06

pytorch梯度

Lzj000lzj·2020-07-01 11:00

pytorch 如何finetune

其实不训练也就意味着不进行梯度计算，PyTorch中提供的requires_grad使得对训练的控制变得非常简单。

xys430381_1·2020-06-30 04:36

PyTorch中的clone(),detach()及相关扩展

即需要开辟新的存储地址而不是引用，可以用clone()进行深拷贝，首先我们来打印出来clone()操作后的数据类型定义变化：(1).简单打印类型importtorcha=torch.tensor(1.0,requires_grad

Chris_34·2020-06-29 07:03

【调试问题】RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn出现这种错误是因为，构建Variable,要注意得传入一个参数requires_grad

suu_fxhong·2020-06-29 02:36

torch learning 1

torch.empty(5,3)print(x)#tensor([[0.,0.,0.],[0.,0.,0.],[0.,0.,0.],[0.,0.,0.],[0.,0.,0.]])x=torch.rand(3,requires_grad

wei_liao·2020-06-29 01:59

Pytorch固定部分参数（层）进行训练

网络中所有操作对象都是Varoable对象，而Variable有两个参数可用于固定参数：requires_grad和volatile。

半度微凉1993·2020-06-28 19:13

pytorch那些事(1)

笔记小汇总，详情参照https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/notes/autograd/1.从后向中排除子图每个变量有requires_grad和volatile

summer_rain18·2020-06-26 15:17

Pytorch中backward函数

importtorchfromtorch.autogradimportVariablex=Variable(torch.Tensor([16]),requires_grad=True)#需要求导数y=x

shiheyingzhe·2020-06-26 09:04

pytorch 关于nn模块必须了解的知识

Varaible的常见属性和变量有：data（包含保存的tensor）、grad（包含当前Varaible对应相应的Function的梯度）、requires_grad（bool值）、volatile（

南孚先生·2020-06-26 01:26

问题：AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'creator'

importtorchfromtorch.autogradimportVariablex=Variable(torch.ones(1,3),requires_grad=True)

Jumping boy·2020-06-25 19:32

torch.tensor和torch.Tensor的区别

torch.tensor()和torch.Tensor()的区别一、torch.tensor()torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad

Cao-Y·2020-06-25 12:45

pytorch拟合一元一次函数

1.自定义网络importtorchimportnumpyasnpclassNet:def__init__(self):self.a=torch.rand(1,requires_grad=True)self.b

共产主义建设者·2020-06-25 02:40

Pytorch autograd,backward详解

如果我们需要计算某个Tensor的导数，那么我们需要设置其.requires_grad属性为Tr

aiwanghuan5017·2020-06-22 13:31

1 PyTorch中的张量概念与定义

torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导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

熊出没之熊二快跑·2020-04-14 22:47

第一章基本操作-自动求导

使用目标对象的.backward()进行反向梯度求导importtorchx=torch.randn(3,4,requires_grad=True)print(x)b=torch.randn(3,4,requires_grad

python我的最爱·2020-04-06 18:00

Pytorch从入门到放弃（三）

如果设置它的属性.requires_grad为True，那么它将会追踪对于该张量的所有操作。

熊猫拍板砖·2020-04-02 22:39

Pytorch 使用cuda进行自动求导出现的幺蛾子

首先我们来简单地举个pytorch自动求导的例子：x=torch.randn(3)x=Variable(x,requires_grad=True)y=x*2gradients=torch.FloatTensor

Mouse_He贺浩·2020-03-22 16:13

在pytorch中实现只让指定变量向后传播梯度

有以下公式，假如要让L对xvar求导：（1）中，L对xvar的求导将同时计算out1部分和out2部分；（2）中，L对xvar的求导只计算out2部分，因为out1的requires_grad=False

美利坚节度使·2020-02-29 10:27

pytorch自动微分

直入主题：首先我们要微分的对象是torch.tensor,定义的时候将requires_grad设置为True，默认的是false，这时候autograd就会记录tensor的所有操作。

机器学习笔记·2020-02-09 20:50

Pytorch_2.3_自动求梯度

2.3自动求梯度2.3.1属性跟踪Tensor中的属性.requires_grad是用来跟踪所有操作的，深一步的作用是用来进行梯度传播，目前可以将其理解为操作的跟踪，即对Tensor进行的操作进行描述。

wangxiaobei2019·2020-02-01 22:00

pytorch的梯度计算以及backward方法详解