requires_grad 第8页

深入理解Pytorch微调torchvision模型

·2021-11-10 18:33

Python Pytorch深度学习之自动微分

1.如果将属性.requires_grad设置为True,则会开始跟

·2021-10-28 10:51

Pytorch中的aytograd

·关于torch.Tensor·torch.Tensor是整个package中的核心类，如果将属性.requires_grad设置为True，它将追踪在这个类上定义的所有操作。

赵有才er·2021-10-22 23:22

【Pytorch】学习记录

一、basicpytorch训练基本结构.png基本点1.autograd-1变量：torch.tensor(1,requires_grad=True)示例表达式：y=w*x+by.backward()

selfAttention菇·2021-10-21 15:39

pyTorch深入学习梯度和Linear Regression实现

目录梯度线性回归（linearregression）模拟数据集加载数据集定义loss_function梯度PyTorch的数据结构是tensor，它有个属性叫做requires_grad,设置为True

·2021-10-09 17:46

PyTorch一小时掌握之autograd机制篇

,y构造模型参数&损失函数训练模型完整代码概述PyTorch干的最厉害的一件事情就是帮我们把反向传播全部计算好了.代码实现手动定义求导importtorch#方法一x=torch.randn(3,4,requires_grad

·2021-09-07 19:30

Pytorch实现网络部分层的固定不进行回传更新问题及思路详解

这些层不进行参数的梯度更新问题解决思路那么从理论上来说就有两种办法优化器初始化的时候不包含这些不想被更新的参数，这样他们会进行梯度回传，但是不会被更新将这些不会被更新的参数梯度归零，或者不计算它们的梯度思路就是利用tensor的requires_grad

·2021-08-25 13:18

PyTorch教程（1）张量以及张量操作

你只需要声明class:‘Tensor’，它的梯度应该用requires_grad=True关键字计算。NN是PyTorch中的一个神经网络库Optim提供用于函数最小化和最大化的优化算法。

david123_xw·2021-07-30 15:07

Pytorch中的backward()多个loss函数用法

x=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)y=x**2z=x#反向传播y.backward()x.gradtensor(4.)z.backward()x.gradtensor

·2021-05-25 09:29

PyTorch 自动求导机制【附示例代码】

每个Tensor都有个标志：requires_grad，它都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。requires_grad=

qq_39809262·2021-05-19 18:44

torch variable

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])variable=Variable(tensor,requires_grad

Do_More·2021-05-18 21:53

pytorch损失反向传播后梯度为none的问题

错误代码：输出grad为nonea=torch.ones((2,2),requires_grad=True).to(device)b=a.sum()b.backward()print(a.grad)由于

·2021-05-12 18:55

pytorch Variable与Tensor合并后 requires_grad()默认与修改方式

Tensortorch.Tensor()能像Variable一样进行反向传播的更新，返回值为TensorVariable自动创建tensor，且返回值为Tensor，（所以以后不需要再用Variable）Tensor创建后,默认requires_grad

·2021-05-12 10:40

Pytorch修改指定模块权重的方法，即 torch.Tensor.detach()和Tensor.requires_grad方法的用法

0、前言在学习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。

荪荪·2021-05-07 11:21

python：机器学习模块PyTorch【上】

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。requires_grad如果有一个单一的输入

JackHCC·2021-04-19 21:26

Pytorch中Tensor常用操作归纳

Tensorimporttorch#经典方式device=torch.device("cuda:0")x=torch.tensor([1,2],dtype=torch.float32,device=device,requires_grad

TimelyRain_yt·2021-01-31 15:38

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

潜行隐耀·2021-01-31 00:14

Pytorch基础（二）初始自动微分

torch.tensor是包的核心类，若将其属性.requires_grad设置为True，则会开始跟踪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。

Lee森·2021-01-30 16:02

关于pytorch当中的model.eval()和requires_grad=False

但这不意味着我仅仅调用requires_grad=False就可以了。在一些层，例如dropout层，用于训练和用于推断表现不一样。所以说一般建议的是用model.eval()方法。

雷姆是我的·2021-01-28 09:43

Pytorch学习笔记 2.4：创建Tensor

一、直接创建1.1通过torch.tensor创建张量torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False

落雪wink·2021-01-25 11:11

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。

dlage·2021-01-18 16:11

【pytorch学习笔记2】手动实现线性回归（底层原理）

pytorch对线性函数进行拟合，主要用到底层原理中的梯度下降与反向传播，原理可见该博文前馈神经网络，感知机，BP神经网络正文代码相关知识（下面是自己写的注意点，可能有些大家一知半解，可以看视频讲解）：1、requires_grad

小样5411·2021-01-14 16:05

pythonmath反三角函数的导数_Pytorch反向求导更新网络参数的方法

手动计算变量的梯度，然后更新梯度importtorchfromtorch.autogradimportVariable#定义参数w1=Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad

weixin_40003451·2021-01-13 19:53

pytorch之线性回归模型

importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(10)lr=0.1#创建训练数据x=torch.rand(20,1)*10y=2*x+(5+torch.randn(20,1))#构建线性回归参数w=torch.randn((1),requires_grad

朱朱呀·2020-12-23 16:11

PyTorch手动实现线性回归

目录目标1.前向计算1.1计算过程1.2requires_grad和grad_fn2.梯度计算3.线性回归实现目标知道requires_grad的作用知道如何使用backward知道如何手动完成线性回归

酷酷的橙007·2020-12-19 12:27

CV：Pytorch中梯度计算 Pytorch实现线性回归，MNIST数据集分类

importtorch"""grad_fn:创建tensor的function，如果一个tensor是直接用torch生成的，不是有其他张量计算得来的，那么grad_fn为None,该张量成为叶子节点requires_grad

哈桑的雨天·2020-12-16 21:39

弄清Pytorch显存的分配机制

实验实验代码如下：importtorchfromtorchimportcudax=torch.zeros([3,1024,1024,256],requires_grad=True,device='cuda

·2020-12-10 12:14

PyTorch中clone()、detach()及相关扩展详解

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

·2020-12-09 12:45

Pytorch入门之张量

潜能一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台pytorch下的张量类似于numpy下的数组，并且张量也可用于在GPU上对程序进行加速Tensor的定义：torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad

Ton10·2020-10-02 19:46

torch-1 tensor & optim

_TensorBase,包括各种操作,TODO:随后看cpp代码__abs__,__iter__之类的内建方法requires_grad属性是否需要求导backward(self,gradient=None

SunStrike·2020-09-17 11:21

PyTorch里NLLLoss、CrossEntropyLoss、BCELoss和BCEWithLogitsLoss之间的区别和联系

NLLLossexamplesm=nn.LogSoftmax(dim=1)loss=nn.NLLLoss()#inputisofsizeNxC=3x5input=torch.randn(3,5,requires_grad

Super Mars·2020-09-16 03:23

PyTorch入门（二）：Autograd自动求导机制

Tensortorch.Tensor是所有package的核心类，当设置.requires_grad为True时，会追踪所有操作。完成计算后，可以调用.backward()并自动计算梯度。

糊小胡·2020-09-15 12:42

python与pytorch的数据类型、数据精度与转换

PyTorch有八种不同的数据类型：使用方法：（1）定义一个tensortorch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory

hangyangSJTU·2020-09-15 01:17

PyTorch保存中间变量的导数值

例如：x=torch.tensor(3.,requires_grad=True)x1=x**2y=4*x1y.backward()查看导数值：x.grad#输出24x1.grad#没有输出这时候可以利用

sunrise_ccx·2020-09-15 01:01

pytorch知识点总结

torch.linspace(start,end,steps=100,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad

学习炒菜的小芹菜·2020-09-14 16:11

pytorch学习之二 pytorch的一些基础的概念

几个pytorch的基本概念文章目录几个pytorch的基本概念Tensor动态计算图定义自动微分变量PyTorch的autograd的简介requires_grad属性Function类backward

ronaldo_hu·2020-09-14 15:37

pytorch基础知识点（一）

steps=100)用法torch.linspace(start,end,steps=100,out=None,dtype=None,\layout=torch.strided,device=None,requires_grad

OnHiker·2020-09-14 13:16

Pytorch 中 numpy, Tensor and Variable

关于求梯度，只有我们定义的Variable才会被求梯度，由creator创造的不会去求梯度自己定义Variable的时候，记得Variable(Tensor,requires_grad=True),这样才会被求梯度

gaoprincess·2020-09-13 15:44

pytorch中如何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·2020-09-12 11:39

梯度是如何在Pytorch中传递的

在Pytorch中，传入网络中计算的数据类型必须是Tensor类型，如果requires_grad=True的话，就会保存着梯度和创建这个Tensor的function的引用，换句话说，就是记录网络每层的梯度和网络图

Vic_Hao·2020-09-12 11:13

Pytorch中使用backward()求导详解

out.backwark():importtorchfromtorch.autogradimportVariable#生成一个内容为[2,3]的张量，Varibale默认是不要求梯度的，如果要求梯度，#需要加上requires_grad

comli_cn·2020-09-12 10:15

pytorch迁移学习中parameters requires_grad=False和optimizer优化参数的探讨

首先背景是迁移学习，以VGG16网络为例，固定他的特征提取层，优化他的全连接分类层。有的书上写了：forparaminvgg.features.parameters():param.requeires_grad=False然后在定义优化器的时候，又写了下面的代码：optimizer=optim.SGD(vgg.classifier.paramters(),lr=0.001)这样的代码虽然可以运行，

York1996·2020-09-10 21:34

data和deach的区别

importtorchastdataa=t.tensor([1,2,3.],requires_grad=True)out=a.sigmoid()outtensor([0.7311,0.8808,0.9526

张先生-您好·2020-09-10 20:58

pytorch的backward函数用法

首先看一个简单的程式：importtorchx=torch.tensor([3,2],dtype=torch.float32,requires_grad=True)y=x**2out=y.mean()out.backward

hopyGreat·2020-09-10 14:49

[PyTorch] 笔记02：Autograd 自动求导

Autograd自动求导PyTorch中，所有神经网络的核心是autograd包1Tensortorch.Tensor是这个autograd的核心类一个张量Tensor通常记录的属性如下：data：存储的数据信息requires_grad

澜生Python笔谈·2020-09-03 11:45

pytorch中的梯度问题

1.输入要梯度，输出必须要梯度我们只能指定计算图的leaf节点的requires_grad变量来决定改变量是否记录梯度，而不能指定它们运算产生的节点的requires_grad，它们是否要梯度取决于它们的输入节点

吃熊的鱼·2020-08-26 16:45

pytorch 实现LSTM

基础知识点整理**梯度下降：#_*_coding:utf-8_*_frommathimportpiimporttorchimporttorch.optimx=torch.tensor([pi/3,pi/6],requires_grad

向阳争渡·2020-08-22 15:07

pytorch用法记录（GAN算法阅读）

,target)输入所需计算的数据:m=nn.Sigmoid()loss=nn.BCELoss(size_average=False,reduce=False)input=torch.randn(3,requires_grad

拉轰小郑郑·2020-08-22 13:25

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn (from pytorch)

可以在定义变量的时候加上“requires_grad=True”或者，某tensor，tensor_X=tensor_X.requires_grad_()

shuangyumelody·2020-08-22 13:52

pytorch固定参数-模型的pretrain和fine-tune

翻了很多博客和论坛，一般冻结参数都包括两步：设置参数的属性为False，即requires_grad=False定义优化器时过滤掉不进行梯度更新的参数，一般都是这样optimizer.SGD(filter

Answerlzd·2020-08-22 11:54

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