requires_grad 第2页

pytorch（b站小土堆学习笔记P16）

损失函数和反向传播常用loss函数1.L1LOSSloss=nn.L1Loss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(

Wall-E99·2023-09-12 09:32

PyTorch学习之自动微分

Tensor的属性设置属性说明.requires_grad=True开始跟踪针对tensor的所有操作.backward()自动计算所有梯度.

坐在墙上的猫·2023-09-12 09:30

Pytorch面试题整理（2023.09.10）

局部微调：加载了模型参数后，只想调节最后几层，其他层不训练，也就是不进行梯度计算，pytorch提供的requires_grad使得对训练的控制变得非常简单。

完美屁桃·2023-09-11 09:51

深度学习--微积分&自动求导

torch.arange(4.0)print("x=",x)#x=tensor([0.,1.,2.,3.])x.requires_grad_(True)#等价于`x=torch.arange(4.0,requires_grad

零度畅想·2023-09-04 22:48

pytorch基础知识

2.1张量scalarvectormatrixtensor（维度是无限的）tensor参数：dtype,device,requires_grad,pin_memory（拿空间换时间）importtorch

fof920·2023-09-04 02:18

【Pytorch笔记】1. tensor的创建

参考视频：深度之眼官方账号：01-02-张量简介与创建torch.tensor()b=torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False

xhyu61·2023-09-01 23:53

torch.randn()

torch.randn()中的四个数分别为：size：输出张量的形状dtype：输出张量的数据类型device：输出张量所在的设备requires_grad：是否对输出张量进行求导torch.rand(

理不理解·2023-08-30 03:54

Pytorch.tensor 相关用法

optimizer.zero_grad(),loss.backward(),optimizer.step()的作用及原理Autograd:自动求导importtorcha=torch.randn(2,2)#tensor默认requires_grad

[[Night Knight]]·2023-08-29 21:07

pytorch2 AutoGrad

from__future__importprint_functionimporttorchx=torch.randn(3,3,requires_grad=True)print(x.grad_fn)C:\

闪闪发亮的小星星·2023-08-23 10:59

Varibale简介

tensor的区别和联系Variable是篮子，而tensor是鸡蛋，鸡蛋应该放在篮子里才能方便拿走（定义variable时一个参数就是tensor）Variable这个篮子里除了装了tensor外还有requires_grad

丫头_631e·2023-08-14 15:32

pytorch--常见的Tensor操作

逐元素操作归并函数比较线性代数以下是一些常见的张量操作示例：创建张量:importtorchx=torch.tensor([1,2,3])#从列表创建张量y=torch.zeros(2,3)#创建一个全零张量z=torch.randn(3,3,requires_grad

码上有前·2023-08-10 14:34

pytorch求导

pytorch求导的初步认识requires_gradtensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)requires_grad是torch.tensor

BIT_mk·2023-08-08 08:59

【转载+修改】pytorch中backward求梯度方法的具体解析

原则上，pytorch不支持张量对张量的求导，它只支持标量对张量的求导我们先看标量对张量求导的情况importtorchx=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print

dong_uper·2023-07-28 21:17

积跬步至千里 || PyTorch 中的“with torch no_grad” 语句

withtorchno_grad”语句文章目录PyTorch中的“withtorchno_grad”语句示例1示例2“with”torch.no_grad()的使用就像一个循环，其中循环内的每个张量都将requires_grad

Mr_LeeCZ·2023-07-27 17:27

pytorch工具——pytorch中的autograd

目录关于torch.tensor关于tensor的操作关于梯度gradients关于torch.tensor关于tensor的操作x1=torch.ones(3,3)x=torch.ones(2,2,requires_grad

醋酸洋红就是我·2023-07-26 16:40

RuntimeError：a leaf Variable that requires grad is being used is an in-place operation.

没有加withtorch.no_grad()withtorch.no_grad()对于推断非常有用，如果确定不会调用，它将减少计算的内存消耗，否则会有requires_grad=True。

緈福的街口·2023-07-26 03:02

Pytorch中detach()的作用、与grad.zero_()的区别

detach()的作用detach()函数返回一个和源张量同shape、dtype和device的张tensor，是从当前计算图中分离下来的，与源张量共享数据内存，仍指向原变量的存放位置，不同之处只是requires_grad

zzz_979·2023-07-22 09:16

torch中.data和.detach()的区别

1.概述在pytorch中,有两种情况不能使用inplaceoperation对于requires_grad=True的叶子张量(leaftensor)不能使用inplaceoperation对于在求梯度阶段需要用到的张量不能使用

orangerfun·2023-07-22 09:45

torch 中的detach、numel、retain_graph、repeat、repeat_interleave等参数的用法

detach官网解释：实验结论importtorchx=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)#等价于`x=torch.arange(4.0,requires_grad

jjw_zyfx·2023-07-22 09:44

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

预训练—冻结权重

1、迁移学习finetune冻结部分权重方式：将不更新的参数的requires_grad设置为Fasle，同时不将该参数传入optimizer.(1)不更新的参数的requires_grad设置为Fasle

qxq_sunshine·2023-07-13 16:56

【pytorch-tutorial自学笔记】01-basic-PyTorch Basics

1、requires_grad是Pytorch中通用数据结构Tensor的一个属性，用于说明当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息。在使用神经网络时，全连接层卷积层等结构的参数都是默认需要梯度的。

HeyRena·2023-06-23 10:39

torch.tensor和torch.nn.Parameter

torch.nn.Parameter()https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/120484239pytorchVariable与Tensor合并后requires_grad

樱木之·2023-06-17 07:57

Pytorch查看tensor是否有梯度（值）以及开启梯度

文章目录一.requires_grad属性：查看是否记录梯度二.requires_grad_()函数：调用函数设置记录梯度与否三.requires_grad属性参数，创建tensor时设置是否记录梯度四

cv_lhp·2023-06-12 04:45

【深度学习】损失函数系列 (一) 平方损失函数、交叉熵损失函数 (含label_smoothing、ignore_index等内容)

/MSELoss）：Pytorch实现：fromtorch.nnimportMSELossloss=nn.MSELoss(reduction="none")input=torch.randn(3,5,requires_grad

卖报的大地主·2023-06-10 19:57

pytorch中torch.FloatTensor的用法

注意，求梯度只针对于浮点型tensor，整型tensor不能求梯度requires_grad只针对浮点型tensor

frank_haha·2023-06-07 06:58

torch.empty的作用：返回一个未初始化的Tensor

在官网查到torch.empty()的初始格式是empty(*size,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

AI阅读和图谱·2023-04-21 15:41

pytorch自定义交叉熵损失函数

2维测试交叉熵代码：注意：output维度是[batch_size,所分类预测值，样本数]label维度是[batch_size,样本数]output=torch.randn(3,3,5,requires_grad

AI视觉网奇·2023-04-19 22:34

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。

失之毫厘，差之千里·2023-04-19 01:23

【Pytorch】AutoGrad个人理解

torch.autograd需要对现有代码进行最少的更改——声明需要计算梯度的Tensor的属性requires_grad=True。截至目前，PyTorch

友人小A·2023-04-17 17:26

pytorch冻结模型的权重，不反向传播

ｐｙｔｏｒｃｈ冻结模型权重，不进行梯度反向传播在PyTorch中冻结模型权重，不进行梯度反向传播，可以通过以下几个步骤实现：将模型的所有参数设置为不需要梯度更新，即设置requires_grad属性为False

andrew P·2023-04-15 14:22

PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别

所起的作用均是将变量tensor从原有的计算图中分离出来，分离所得tensor的requires_grad=False。

小瓶盖的猪猪侠·2023-04-07 02:00

Autograd：自动求导

torch.Tensor是autograd包的核心类，如果将它的属性requires_grad设置为True，那么它将会追踪对于该张量

写进メ诗的结尾。·2023-04-04 23:58

Pytorch入门学习：自动求导

importtorchx=torch.ones((2,2),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

原力甦醒·2023-04-04 23:55

Pytorch Autograd: 自动求导机制

如果设置.requires_grad为True（True代表此变量处需要计算梯度，False代表不需要），那么将会追踪所有对于该张量的操作。

pengege666·2023-04-04 23:23

PyTorch自动求导：Autograd

如果设置它的属性.requires_grad为True，那么它将会

小锋学长·2023-03-27 15:01

pytorch入门9--自动求导和神经网络

torch中的张量有两个重要属性：data（值）和grad（梯度），当我们在定义一个张量时设requires_grad=True就是说明后续可以使用自动求导机制。注意：pytorch里

微扬嘴角·2023-03-23 07:13

Pytorch机器学习——3 神经网络（七）

3.4.4PyTorch中常用的损失函数MSELossimporttorchloss=torch.nn.MSELoss()_input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,5),requires_grad

辘轳鹿鹿·2023-03-21 09:56

第一章---Pytorch快速入门---第二节---自动微分、torch.nn模块

针对一个张量只需要设置参数requires_grad=True，即可输出其在传播过程中的导数信息。下面通过一个例子来学习pytorch中的自动微分x=torch.t

城南皮卡丘·2023-03-13 20:33

【Pytorch】用自动微分求sin(x)的导数

图片来源：李沐：《动手学深度学习PyTorch版》1.2解决思路我们使用pytorch的自动微分机制来实现，我第一次是这么写的：importtorchx=torch.arange(-5,5,0.01,requires_grad

SinHao22·2023-03-10 16:52

关于pytorch搭建模型时候的问题

问题一：在搭建pytorch模型的时候，标签mask变量的设置，requires_grad设置为True还是false在语义分割模型中，标签掩码（即groundtruthmask）不需要进行梯度反向传播

两只蜡笔的小新·2023-03-10 11:40

Automatic differentiation package - torch.autograd

它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s，对于该张量，应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。

Wanderer001·2023-03-08 22:54

with torch.no_grad()

在讲述withtorch.no_grad()前，先从requires_grad讲起requires_grad在pytorch中，tensor有一个requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时

winddy_akoky·2023-02-07 07:54

【Pytorch教程】Pytorch tutorials 02-Autograd 中文翻译

在声明一个tesnor时，可以指定参数.requires_grad=True开启自动求导，这样

Rooooyy·2023-02-06 23:30

入门2，Pytorch深度学习---AUTOGRAD:自动分化学习

importtorch#引入torch包创建一个张量并设置requires_grad=True为跟踪张量x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print(x)出：tensor

维他柠檬可乐·2023-02-02 16:51

深度神经网络将requires_grad设为True梯度全为0，step()后还会更新梯度问题的原因

目录问题原因解决方法方法结果问题偶然发现明明将网络中某一层requires_grad设置为True，在loss.backward()后该层的梯度并不为None，反而全是0，并且optimizer.step

Murphy402·2023-02-01 11:26

深度神经网络将requires_grad设为True梯度全为0，step且还会更新的问题的原因

问题偶然发现明明将网络中某一层requires_grad设置为True，在loss.backward()后该层的梯度并不为None，反而全是0，并且optimizer.step()前后参数被更新了。

Murphy402·2023-02-01 11:21

使用Pytorch的torch.nn搭建网络模型

importtorchfromtorch.autogradimportVariablebatch_n=100hidden_layer=100input_data=1000output_data=10x=Variable(torch.randn(batch_n,input_data),requires_grad

加油上学人·2023-01-29 20:37

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.randint()

torch.randint(low=0,high,size,*,generator=None,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

ZhangJingHuaJYO·2023-01-28 17:31

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