requires_grad

Pytorch获取中间变量的梯度

为了节省显存，pytorch在反向传播的过程中只保留了计算图中的叶子结点的梯度值，而未保留中间节点的梯度，如下例所示：importtorchx=torch.tensor(3.,requires_grad
清纯世纪·2023-01-07 09:32

Pytorch查看，输出，打印模型各个网络层的名字和参数

很简单，以下代码即可：forname,paraminmymodel.named_parameters():print(name)print(param.data)print("requires_grad
亲亲Friends·2023-01-06 11:37

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

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。
璇焱如柳·2023-01-06 11:35

Grl梯度反转层(1)

importtorchx=torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)y=torch.tensor([4.,5.,6.]
614b阿智·2023-01-06 02:58

自动求导及实现

、x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)print(x)print(x.grad)#x是一个长度为4的向量，计算x和x的内积，得到了我们赋值给y的标量输出y=2*torch.dot
聪明乖巧的小狮子·2023-01-05 08:41

动手学深度学习-------学习记录（2）

自动求梯度将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将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，梯度将积累到.grad属性中。
三个打一个被反杀你会不会玩·2023-01-03 20:07

Pytorch学习笔记（一）

importtorchimportnumpyasnp1、直接生成张量data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)注：torch.tensor()单一数据元素的多维矩阵当requires_grad
m0_46314815胡说养的猪·2023-01-03 11:02

2.3_autograd

2.3.1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（这样就可
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:06

ptorch F.softmax() 梯度信息为None

我在进行一个测试梯度实验的时候，发现，当原始变量流经F.softmax以后，原始变量的梯度就无法获得了，例子如下：importtorch.nn.functionalasFimporttorchx=torch.randn(1,5,requires_grad
Tchunren·2022-12-31 10:33

Link Rules & MLP with sigle or multi output

importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefmain():#linkrule#x0=torch.tensor(1)#w1=torch.tensor(1.,requires_grad
JulyThirteenth·2022-12-30 17:06

pytorch方法介绍汇总

1.从后向中排除子图每个变量有requires_grad和volatile两个标志，允许从梯度计算中精细地排除子图如果所有变量都不需要梯度，后向计算不在子图中执行，requires_grad可以冻结部分模型
codeSniper、·2022-12-30 12:08

Pytorch学习笔记---自动求导机制,线性回归模型搭建

需要求导的话就在创建tensor时，将求导参数设置为Trueimporttorchimportnumpyasnpx=torch.randn(5,5,requires_grad=True)这个参数默认为False
NewSuNess·2022-12-30 03:00

【梯度下降】zero_grad （二）

/189433.htmhttps://www.jianshu.com/p/c59b75f1064c一、zero_grad的用途零梯度可改变：可利用requires_grad_()方法修改tensor的requires_grad
panbaoran913·2022-12-29 12:46

pytorch 关于权重（初始化、固定）

权重初始化：emb那种可以直接from_pretrained固定权重利用requires_grad=False，这样只是不更新，但是还是会计算并占用显存classNet(nn.Module):def__
爱coding的白兰客·2022-12-28 21:52

Pytorch函数

fromtorch.autogradimportVariablex=Variable(tensor,requires_grad=True)Varibale包含三个属性：data：存储了Tensor，是本体的数据
孤独中雕刻的时光·2022-12-28 16:33

Pytorch基础

Pytorch构建张量:torch.Tensor([1.0])计算梯度的加入requires_grad=True字段。默认Tensor不计算梯度。
蔚蓝的珊瑚海_xdcaxy2013·2022-12-27 18:55

torch item()的用法

importtorchfromtorch.autogradimportVariablea=Variable(torch.Tensor([2,3]),requires_grad=True)b=a+3c=b
qq_23996885·2022-12-27 18:54

深度学习反向传播简单流程

反向传播简单例子：importtorcha=torch.tensor([1.,2.,3.,4.],requires_grad=True)b=a**2print(b)b.sum().backward()print
阮松云·2022-12-27 18:54

Tensor及其梯度

tensor与传统的numpy等工具不同的是，tensor的某些属性会使得它可以追踪在深度学习是需要计算的梯度以及一系列与深度学习相关的梯度等那么我们在创建tensor时是可以显示的指定requires_grad
不会有人喜欢吃胡萝卜吧·2022-12-27 18:23

tensor的grad参数

0.9529048204421997}loss.backward()grads[t]=[]iflist_rep:grads[t].append(Variable(rep_variable[0].grad.data.clone(),requires_grad
月亮不知道·2022-12-27 18:22

pytorch每日一学13(torch.spares_coo_tensor())创建稀疏矩阵

第13个方法torch.spares_coo_tensor(indices,values,siez=None,*,dtype=None,requires_grad=False)->Tensor此方法的意思是创建一个
Fluid_ray·2022-12-25 09:37

MMCV——build_norm_layer

layerargs：实例化标准化层需要的参数；requires_grad：optional，bool类型，是否停止梯度更新；num_feat
倔强一撮毛·2022-12-25 03:27

nn.Parameter

para=nn.Parameter(torch.Tensor(10,20),requires_grad=True)para.requires_grad=Falseif(lr==0)elseTrue参考：
让我安静会·2022-12-22 13:33

torch叶子节点才能保存grad，叶子节点如何修改才不变为中间节点，保留grad呢？使用data

#梯度存储在自变量中,grad属性中importtorchx=torch.tensor([3.0,5],requires_grad=True)#x设为可以求梯度，由他生成的变量均可求导x1=torch.tensor
look老猫·2022-12-20 13:04

建立tensor_叶子节点和tensor的requires_grad参数

在学习pytorch的计算图和自动求导机制时，我们要想在心中建立一个“计算过程的图像”，需要深入了解其中的每个细节，这次主要说一下tensor的requires_grad参数。
聊点学术·2022-12-20 13:03

Pytorch is_leaf 叶子张量

pytorch的叶子张量理解什么是叶子张量什么是叶子张量每个张量都有一个is_leaf属性用来判断是否为叶子节点只有当requires_grad=True时我们才会记录该tensor的运算过程，并且为自动求导做准备
alien丿明天·2022-12-20 13:03

pytorch 张量 叶子节点说明

pytorch中，叶子节点是用来进行优化的变量，所以只有在requires_grad=True的时候才有讨论的意义。只有生成的张量才能是叶子节点，只要经过了运算，就不是叶子节点了。
Tchunren·2022-12-20 13:03

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做准
Xiao J.·2022-12-20 13:03

pytorch 笔记：叶子张量

对于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做准备
UQI-LIUWJ·2022-12-20 13:02

pytorch的leafnode理解

Azahaxia/article/details/117234505https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/92210253设置requires_grad
kaims·2022-12-20 12:31

PyTorch中的叶节点、中间节点、梯度计算等知识点总结

总结:按照惯例,所有属性requires_grad=False的张量是叶子节点(即:叶子张量、叶子节点张量).对于属性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
敲代码的小风·2022-12-20 12:01

Pytorch学习笔记（一）——自动求导和叶子节点

二、叶子节点的作用PyTorch有自动求导的功能，当requires_grad=True时，PyTorch会自动记录运算过程，缓存运算中的中间参数，为自动求导做准备。
Candyerer·2022-12-20 12:00

PyTorch：常见错误 inplace operation

inplace操作是PyTorch里面一个比较常见的错误，有的时候会比较好发现，例如下面的代码：importtorchw=torch.rand(4,requires_grad=True)w+=1loss
强劲九·2022-12-20 10:59

【NLP理论到实战】04 Pytorch完成线性回归

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2.2tensor.data与tensor.numpy()3.线性回归实现Pytorch完成线性回归目标知道requires_grad
Onedean·2022-12-17 16:24

PyTorch的自动求导

1.4grad_fn1.5next_functions1.6retain_graph=Truebackward()1.7hook函数2.总结1.基本概念1.1requires_grad  如果需要对某个张量进行求导，则在初始化时必须赋值requires_grad
强强学习·2022-12-17 15:20

pytorch如何计算导数_关于PyTorch 自动求导机制详解

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。
weixin_39656686·2022-12-16 06:08

pytorch如何计算导数_PyTorch 自动求导机制

从向后排除子图每个张量都有一个标志：requires_grad，允许从梯度计算中细粒度地排除子图，并可以提高效率。
weixin_39987926·2022-12-16 06:08

Pytorch--自动求导

Tensor类是autograd里面的核心类，通过属性.requires_grad，将其设置为True之后，就会在后续的操作中追踪其所有的操作，形成一个计算网络。
qq_45839415·2022-12-16 06:36

解决对一个对象多次BP更新时造成的RuntimeError: you can only change requires_grad flags of leaf variables.问题

环境：PyTorch1.7.1问题描述：在生成对抗样本的情境中，常常需要对一个对象（比如对抗扰动）进行多次的反向传播更新，例如下述代码段：defattack_update(self,perturbation,x,y,model,device):x=x.to(device)y=y.to(device)model=model.to(device)ifperturbation==None:perturb
YulongYang1896·2022-12-14 13:24

迁移学习——冻结部分参数，修改全连接层

目录一、迁移学习简单概念二、代码例子1、加载AST网络2、修改网络结构3、加载预先训练好的模型参数4、弹出mlp_head.1层参数5、更新自己的模型参数6、冻结部分层7、选出requires_grad
冲冲冲鸭鸭鸭~·2022-12-13 01:33

链式传播题

importtorchx=torch.tensor(3,dtype=torch.float32,requires_grad=True)y=torch.tensor(4,dtype=torch.float32
天一天666·2022-12-12 17:50

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,requires_grad
lilibiu·2022-12-12 09:14

手动完成线性回归

1向前计算对于pytorch中的一个tensor，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。或者可以理解为，这个tensor是一个参数，后续会被
JeffchenITM·2022-12-12 07:19

PyTorch - 线性回归

importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#1、准备数据#y=2*x+0.8x=torch.rand([500,1])y_true=2*x+0.8#2、通过模型计算y_predictw=torch.rand([1,1],requires_grad
伊织code·2022-12-11 15:46

PyTorch 学习日记（1）——Tensor与损失函数

Pytorch学习日记（1）本文中主要讲了Tensor和requires_grad属性以及一些常用的pytorch的损失函数。
Mr_Chen2020·2022-12-10 17:44

pytorch每日一学21(torch.eye())创建对角矩阵

第21个方法torch.eye(n,m=None,*,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→
Fluid_ray·2022-12-10 16:08

Pytorch学习笔记（二）：卷积神经网络中常见的函数解读

一、Torch函数1.torch.tensor(data,*,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False)将一个数据转换为tensor
Gaomagic·2022-12-10 13:00

【pytorch学习】hook打印中间特征图、计算网络算力等

importtorchx=torch.tensor([1,2],dtype=torch.float32,requires_grad=True)y=x
机器学习与AI生成创作·2022-12-09 12:12

pytorch中register_hook以及register_forward_hook

简单来说叶子节点是有梯度且独立得张量，例如a=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)，b=torch.tensor(3.0,requires_grad=True)，非叶子节点是依赖其他张量而得到得张量如
宇宙小菜菜·2022-12-08 03:23

PyTorch基础教程学习笔记（二）：自动微分

如果将其属性.requires_grad设置为True，则会开始跟踪针对tensor的所有操作。完成计算后，可以调用.backward()来自动计算所有梯度。该张
坚硬果壳_·2022-12-07 19:38
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