requires_grad

Pytorch中标量对向量求导和向量对向量求导的详解

1.标量对向量求导标量可以直接对向量求导importtorchp=torch.tensor([2.0,3.0,5.0],requires_grad=True)q=p*2+1z=torch.mean(q)
comli_cn·2020-08-21 08:13

[菜鸟备忘录](pytorch官网教程笔记——60分钟闪电战)

TOC](pytorch官网教程笔记——A60MINUTEBLITZ链接)Autograd:AutomaticDifferentiation笔记1：.norm()的用法x=torch.randn(3,requires_grad
我的口袋怕黑·2020-08-19 21:36

AUTOGRAD: 自动分化（pytorch官网60分钟闪电战第二节）

importtorch文章目录一、Tensor二、Gradients一、Tensor该节使用了跟踪张量，当对x进行设置requires_grad=True，那么后续对x的操作都要转换为含x的公式，这样就体现了跟踪这一含义
博克gogogo·2020-08-19 15:56

pytorch方法测试——损失函数（BCELoss）

importtorchimporttorch.nnasnnimportmathm=nn.Sigmoid()loss=nn.BCELoss(size_average=False,reduce=False)input=torch.randn(3,requires_grad
tmk_01·2020-08-19 04:07

a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation

aleafVariablethatrequiresgradhasbeenusedinanin-placeoperation这个是因为写成了x+=2，改为y=x+2此时如果是写y+=2是可以的，也就是说torch变量带requires_grad
ShellCollector·2020-08-19 02:21

Pytorch 不训练(frozen)一些神经网络层的方法

固定某些层训练，就是将tensor的requires_grad设为False。此外，一定要记住，我们还需要在optim优化器中再将这些参数过滤掉！下面见代码：de
orientliu96·2020-08-17 20:53

pytorch 变量

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])Variable=Variable(tensor,requires_grad
努力和行动都不会白费得·2020-08-17 17:36

pytorch 0.3到0.4迁移

1.弃用Variables2..data改用.detachx.detach()返回一个requires_grad=False的共享数据的Tensor，并且，如果反向传播中需要x，那么x.detach返回的
寻梦梦飞扬·2020-08-17 16:04

神经网路：pytorch中Variable和view参数解析

requires_gradvariable默认是不需要被求导的，即requires_grad属性默认为False，如果某一个节点的requires_grad为True，那么所有依赖它的节点requires_grad
那记忆微凉·2020-08-17 10:36

pytorc求导问题

用法：backward+gradx=torch.randn(10,5,requires_grad=True)w=torch.randn(5,6,requires_grad=True)y=(x.mm(w)
weixin_43178406·2020-08-16 03:20

pytorch入门（1)

importtorchimportnumpyasnpN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)w1=torch.randn(D_in,H,requires_grad
zjy2015302395·2020-08-14 00:38

pytorch之backward()函数张量对张量的求导

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
清浊-·2020-08-13 22:49

pt

获取梯度x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)y=x+2z=y*y*3out=z.mean()out.backward()print(x.grad)最底层的x需要grad
Direwolf_0·2020-08-13 22:17

PyTorch学习笔记4—PyTorch深度学习入门（二）—自动求导

学习笔记4—PyTorch深度学习入门（二）—自动求导2.Autograd:自动求导机制2.1Tensor类的一些相关属性和方法2.2Function类的一些相关属性和方法2.3一个例子2.3.1设置requires_grad
北街末雨Yyg·2020-08-13 21:52

PyTorch权重初始化的几种方法

PyTorch在自定义变量及其初始化方法：self.fuse_weight_1=torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(1),requires_grad=True)self.fuse_weight
鹊踏枝-码农·2020-08-13 19:21

pytorch包学习心得--torch

1.torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)→Tensortorch.tensor()alwayscopiesdata.IfyouhaveaTensordataandwanttoavoidacopy
wvp-热火天下·2020-08-13 19:20

pytorch方法测试——损失函数（CrossEntropyLoss）

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnnimportmathloss=nn.CrossEntropyLoss()input=torch.randn(1,5,requires_grad
tmk_01·2020-08-13 19:17

pytorch 实现 GRL Gradient Reversal Layer

举个例子最好说明了：importtorchfromtorch.autogradimportFunctionx=torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)y=torch.tensor
Tchunren·2020-08-13 19:09

神经网络举例(含卷积)------Pytorch

fromtorch.autogradimportVariableasV#Variable用于反向传播x=V(t.ones(2,2),requires_grad=True)y=V(t.zeros(3,6)
轻羽羽·2020-08-13 16:51

ONNX动态输入和动态输出问题

贴一下官方的代码示意地址：ONNX动态输入#首先我们要有个tensor输入，比如网络的输入是batch_size*1*224*224x=torch.randn(batch_size,1,224,224,requires_grad
LimitOut·2020-08-13 12:59

pytorch框架学习总结（一）

0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）、3维张量……2张量的创建（1）利用torch.tensor()直接创建torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad
imitate_k·2020-08-13 11:41

Pytorch自定义参数

__init__()self.A=torch.randn((2,3),requires_grad=True)self.B=nn.Linear(2,2)defforward(self,x):pass这里在模型里定义了一个参
luputo·2020-08-12 11:29

pytorch设置可学习参数

使用背景：模型有3个输出，需要对这三个输出加权求和，于是设置可学习的参数作为权重，代码如下：self.w1=torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(1),requires_grad
Tra_cy·2020-08-12 10:05

pytorch Parameter 设置 可学习参数

pytorch的Parameter是一个tensor,但是跟通常意义上的tensor有些不一样1)通常意义上的tensor仅仅是数据2)而Parameter所对应的tensor除了包含数据之外,还包含一个属性:requires_grad
DRACO于·2020-08-12 10:00

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

x=torch.ones(1)#默认requires_grad=Falseprintx.requires_grad#Falsey=torch.ones(1)#y的requires_grad标志也是Falsez
米娜_·2020-08-11 04:42

Pytorch之浅入backward

可以使用原地操作，例如x.grad.data.zero_()代码importtorchfromtorch.autogradimportVariablex=Variable(torch.ones(2,2),requires_grad
啧啧啧biubiu·2020-08-11 03:52

【pytorch】自动求梯度 autograd 标量y或张量y，对x求梯度，过程详解。

文章目录一、Tensor二、梯度三、张量y对x求梯度四、中断梯度追踪五、参考一、Tensor创建一个Tensor并设置requires_grad=True:x=torch.ones(2,2,requires_grad
miracleo_·2020-08-11 03:07

动手学深度学习学习笔记（4）

概念Tensor是这个包的核心，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播）。
it waits·2020-08-11 03:01

pytorch总结—自动求梯度

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（这样就可以利利⽤用链式法则进⾏行行梯度传播了了）。
TJMtaotao·2020-08-11 02:50

动手深度学习PyTorch（二）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（这样就可以利用链式法则进行梯度传播
Alex、木易·2020-08-11 02:23

1. pytorch基本知识总结

的大小是由size确定的，即返回形状为size的空tensortorch.empty(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad
weixin_42505877·2020-08-11 00:33

【Pytorch实战(二)】梯度及优化算法

一、计算梯度的简单示例importtorchx=torch.tensor([1.,2.],requires_grad=True)y=x[0]**2+x[1]**2print('y={}'.format(
cc__cc__·2020-08-10 06:41

pytorch第一课

梯度计算：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（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。
jiaxiang_en·2020-08-08 16:04

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

PyTorch0.4中，.data仍保留，但建议使用.detach(),区别在于.data返回和x的相同数据tensor,但不会加入到x的计算历史里，且requires_grad=False,这样有些时候是不安全的
chen645096127·2020-08-08 14:53

Pytorch 基础（1）

自动求梯度AutogradTensor设定属性.requires_grad为True，那么在利用这个张量计算得到其他张量，对结果张量调用.backward()来计算所有的梯度时，梯度会保存到.grad中如果不想张量被继续追踪求梯度
_LvP·2020-08-07 17:47

【pytorch学习】torch.tensor

这是一个常用的api这里对其尽可能描述torch.tensortorch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory
UESTC_20172222·2020-08-06 12:00

【pytorch学习】torch.rand

torch.rand(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→Tensortorch.rand
UESTC_20172222·2020-08-06 12:00

【pytorch学习】torch.zeros

torch.dtype，里面的每一个值都是0的tensortorch.zeros(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad
UESTC_20172222·2020-08-06 12:00

anaconda+pytorch实现简单的两层神经网络

importtorchfromtorch.autogradimportVariableN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10x=Variable(torch.randn(N,D_in),requires_grad
魔都程序猿·2020-08-04 18:06

pytorch之torch.randn()

torch.randn(*sizes,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)->TensorArgs
zouxiaolv·2020-08-04 10:31

pytorch入门2 variable 变量

的属性有三个属性：1.data：保存variable包含的tensor2.grad：保存data对应的梯度（也是variable）3.grad_fn：指向一个function对象用来反向传播计算输入的梯度建立注意：requires_grad
hyoer·2020-08-04 07:16

torch.zeros

torch.zeros(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→TensorReturnsatensorfilledwiththescalarvalue0
于小勇·2020-08-04 05:34

torch.Tensor

目录classtorch.Tensornew_tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)→Tensornew_full(size,fill_value
于小勇·2020-08-04 05:34

pytorch包学习--touch.Tensor

2.new_full(size,fill_value,dtype=None,device=None,requires_grad=False)→TensorReturnsaTensorofsizesizefilled
wvp-热火天下·2020-08-04 02:24

Pytorch中.data与.detach()的区别和作用

创建模型和数据运算传递时，经常会使用到tensor.data和tensor.detach()，对于这两种使用方式，都是对Variable中的tensor进行处理，但是都不进行梯度计算和被进行梯度跟踪，即requires_grad
凤舞九天cw·2020-08-03 21:45

pytorch -----.data 与 .detach(),

Tensormerge之后,.data和之前有类似的语义,也是内部的Tensor的概念.x.data与x.detach()返回的tensor有相同的地方,也有不同的地方:相同:都和x共享同一块数据都和x的计算历史无关requires_grad
DRACO于·2020-08-03 15:04

PyTorch学习笔记--张量的创建

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
LuZer0·2020-08-03 14:07

pytorch学习笔记（1）：tensor 一定坚持学完啊！！

tensortensor：张量，有点像向量tensor的属性：data:数据dtype：张量的数据类型如：torch.FloatTensorshape:张量的形状device：张量所在的设备requires_grad
YaYan233·2020-08-03 14:55

PyTorch - 打印梯度

x=Variable(torch.randn(5,5),requires_grad=True)y=Variable(torch.randn(5,5),requires_grad=True)z=x+y#thiswillworkonlyinPython3z.register_hook
算法学习者·2020-08-03 12:40

【pytorch】variable 和 tensor

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])variable=Variable(tensor,requires_grad
无限期停更-抱歉感谢·2020-08-02 15:56
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