retain 第10页

swift之weak&&unowned比较

相同点：都表示弱引用，皆可用于解决循环引用；不同点：weak在修饰对象被释放时会将弱引用指针置为nil，而unowned不会（类似于OC中的unsafe_retained）；由此可知使用场景：当对象有可能被释放

Nicholasty·2023-02-01 12:56

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

原因这是在需要多次使用backward(),step()时会出现的问题，当第一次调用loss.backward(retain_graph=True)时，保留了计算图，因此这个

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

原因这是在需要多次使用backward(),step()时会出现的问题，当第一次调用loss.backward(retain_graph=True)时，保留了计算图，因此这个被冻住的层的梯度并不会被清空

Murphy402·2023-02-01 11:21

java内存溢出问题分析过程二(附MAT超全操作文档)

前言java程序的性能问题定位，一直都是开发者需要面对的一个“拦路虎”，在前面的两篇文章中，已经介绍了Heapdump的概念和生成方式，以及Shallowheap和Retainedheap以及GCROOT

独行侠梦·2023-02-01 02:29

OC内存管理-ARC&MRC、散列表

ARC中禁止手动调用retain/release/retainCount/deallocARC新加了weak、strong属性关键字一、retain源码解析1.1rootRetain核心源码ALWAYS_INLINEidobjc_object

HotPotCat·2023-02-01 00:53

iOS - 在分类中写weak属性

文件中直接实现关联对象的两个settergetter方法，但如果无其他选择，必须在分类中声明一个weak属性变量，如一个weakdelegatge，那么就不能用设置关联对象的两个方法直接弄，因为设置方法如果是RETAIN

萨缪·2023-01-31 19:55

动手学深度学习笔记第四章（多层感知器）

4.1多层感知器y.backward(torch.ones_like(x),retain_graph=True)这里的retain_graph=True参数：pytorch进行一次backward之后，

冬青庭院·2023-01-31 14:25

list的取差集

需求list的方法说明备注交集listA.retainAll(listB);listA内容变为listA和listB都存在的对象listB不变差集listA.removeAll(listB);listA

御寒姜·2023-01-31 11:50

整理阿里p4-p6面试题（附带答案）pdf

与retain配对使用的方法是dealloc还是release,为什么?需要与alloc配对使用的方法是dealloc还是release,为什么?readwrite,read

斌雅读书·2023-01-31 10:04

iOS 面试题及答案20道21～40(二)

就是在代码中自动加入了retain/release，原先需要手动添加用于管理内存的引用计数的代码可以由编译器自动完成。ARC的使用是为了解决对象retain和release匹配的问题。以前因手动

struggle3g·2023-01-29 09:04

OC中属性readwrite，readonly，assign，retain，copy，nonatomic 各是什么作用，在那种情况下用？

assign：是赋值特性，setter方法将传入参数赋值给实例变量；仅设置变量时；retain：表示持

JamesYi·2023-01-28 22:45

NSSting 为什么用copy

NSSting大部分的时候copy,那么用copy和strong/retain有什么区别呢?

chensifang·2023-01-28 22:37

OC中解决循环引用的两种方式

__unsafe_retained__unsafe_retainedtypeof(self)weakSelf=self__unsafe_retained同样是assign的引

Persistence__·2023-01-28 20:55

MRC Setter Getter 标准写法

@property(nonatomic,retain)NSNumber*count;-(NSNumber*)count{return_count;}-(void)setCount:(NSNumber*)

客三消·2023-01-28 18:23

iOS9之后，kvo不需要再移除观察者

如图所示，这时候页面已经释放，如果调用移除观察者也是没有问题的然后我们试下不移除如上图所示，不移除也是没问题的，搜查资料后，知道是因为iOS9之前，被观察这对观察者之间是unsafe_unretain引用

刘小小博·2023-01-28 07:55

部分iOS基础知识（一）

如果你自己写getter/setter，那atomic/nonatomic/retain/assign/copy这些关键字只起提示作用，写不写都一样。

艾尔之光_熊·2023-01-28 05:29

实际开发过程中应该注意的内存问题

3，使用block访问self时，使用weak和strong避免RetainCycle。

彪叔黍·2023-01-27 04:46

iOS内存管理（－）

内存管理1.自己生成的对象，自己持有(alloc/new/copy/mutableCopy)2.非自己生成的对象，自己也能持有(retain)3.释放不再需要自己持有对象(release)4.非自己持有的对象无法释放

龙猫六六·2023-01-26 23:47

Bitmap内存分析

AndroidStudio3.4上测试得出,不同的系统版本和硬件可能有差异.Bitmap内存计算方法Bitmap在Android中是一个普通Java类,关于Java类在内存中所占的大小可以参考ShallowSize和RetainedSize

AssIstne·2023-01-26 19:33

iOS-内存管理

前言说到iOS的内存管理，大致应该分为以下几个方面：NSTaggedPointer类型alloc,retain,release,dealloc,retainCount原理@autoreleasepool

泽泽伐木类·2023-01-26 16:45

自动编码器检测检测信用卡欺诈

自动编码器属于无监督预训练网络（UnsupervisedPretainedNetworks）的一种。其结构如下图所示：自动编码器的目标是学习函数h(x)≈x。换句话说，它要学习一

Elwood Ying·2023-01-26 02:37

pytorch autograd 非叶子节点的梯度会保留么？

只有叶子节点的梯度得到保留，中间变量的梯度默认不保留叶子节点的值在求梯度前不允许更改，以及修改的方法只有叶子节点的梯度得到保留，中间变量的梯度默认不保留，除非使用retain_grad()方法#叶子节点

Linky1990·2023-01-24 15:06

pytorch学习--autograd与逻辑回归

自动求导autograd与逻辑回归torch.autogradtorch.autograd.backward(tensors,gradient=None,retain_graph=None,create_graph

ZHANGYAN·2023-01-17 10:20

clip studio paint插件开发之服务套件（三）

typedefstruct_TriglavPlugInPropertyService{TriglavPlugInPropertyCreateProccreateProc;TriglavPlugInPropertyRetainProcretainProc

lucas1018·2023-01-17 03:46

import torch报错解决

问题描述运行importtorch语句报错：...symbolcudaGraphRetainUserObject,versionlibcudart.so.11.0notdefined...分析此时运行环境为

ist_zizzi·2023-01-16 10:40

torch.autograd.grad与backward

1.进行一次torch.autograd.grad或者loss.backward（）后前向传播都会清空，因此想反复传播必须要加上retain_graph=True。

撒旦即可·2023-01-15 11:04

pytorch使用中的一些坑

Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthesavedintermediateresultshavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph

baweinainaisheng·2023-01-14 21:25

Linux LED子系统调试与应用设备树官方文档与 gpio-leds.c 源码详解

驱动查看官方说明文档①Requiredproperties（必选）②gpios（必选）GPIO说明文档③label（可选）④linux,default-trigger（可选）⑤default-state（可选）⑥retain-state-suspended

“逛丢一只鞋”·2023-01-08 03:41

pytorch : grad can be implicitly created only for scalar outputs

lib/python3.8/site-packages/torch/tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph

FakeOccupational·2023-01-05 19:33

dropout层的实现

defdropout(x,level):iflevel=1:#level是概率值，必须在0~1之间raiseException('Dropoutlevelmustbeininterval[0,1[.')retain_prob

Grack_skw·2023-01-04 02:07

python实现dropout

importnumpyasnpdefdropout(input_data,prob):ifprob1:raise"error"retain_prob=1-probsample=np.random.binomial

samoyan·2023-01-04 02:05

PyTorch加载预训练模型(pretrained)

3,4,6,3],num_classes=2)#读取参数pretrained_dict=resNet50.state_dict()model_dict=ResNet50.state_dict()#将pretained_d

期待686·2022-12-30 14:47

【Pytorch】使用torch.load()加载模型时报错，提示加载的模型是zip格式

解决方法torch官网上指出The1.6releaseofPyTorchswitchedtorch.savetouseanewzipfile-basedfileformat.torch.loadstillretainstheabil

gaoyelu·2022-12-29 22:09

.zero_grad()的重要性

foriinrange(2):a.backward(retain_graph=True)print("b.grad.data:{}".format(b.grad.data))不写.zero_grad()

FaFa_Not_Flower·2022-12-29 12:18

【Pytorch进阶】pytorch中loss.backward() retain_graph=True参数意义

lossbackwardoptimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()在定义loss时上面的代码是标准的三部曲，但是有时会碰到loss.backward(retain_graph

星之所望·2022-12-28 12:31

pytorch的计算图loss.backward(retain_graph=True)实现复杂loss的训练

如图是pytorch采用计算图来求解线性方程：y(h,x)=Wh∗h+Wx∗xy(h,x)=W_{h}*h+W_{x}*xy(h,x)=Wh∗h+Wx∗x其中‘→’的方向为反向传播的方向。然而一般情况下当反向传播backward()结束时代表计算图的一次迭代就结束了，此时计算图会自动free掉。但在我们的实验过程中，常常需要设计复杂的损失函数以取得我们所需要的显著的实验效果。如下图：两个损失函数是

Mr.小蔡·2022-12-28 12:01

Pytorch中backward(retain_graph=True)的 retain_graph参数解释

每次backward()时，默认会把整个计算图free掉。一般情况下是每次迭代，只需一次forward()和一次backward(),前向运算forward()和反向传播backward()是成对存在的，一般一次backward()也是够用的。但是不排除，由于自定义loss等的复杂性，需要一次forward()，多个不同loss的backward()来累积同一个网络的grad,来更新参数。于是，若

今晚打老虎·2022-12-28 12:00

Pytorch: retain_graph=True错误信息

Pytorch:RuntimeError:Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthebuffershavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph

Serendipity0928·2022-12-28 12:59

Pytorch 中retain_graph的用法

Pytorch中retain_graph的用法用法分析在查看SRGAN源码时有如下损失函数，其中设置了retain_graph=True,其作用是什么？

DaneAI·2022-12-28 12:59

pytorch的计算图 loss.backward(retain_graph=True) # 添加retain_graph=True标识，让计算图不被立即释放

前言：接触pytorch这几个月来，一开始就对计算图的奥妙模糊不清，不知道其内部如何传播。这几天有点时间，就去翻阅了Github，pytorchForum，还有很多个人博客（后面会给出链接），再加上自己的原本一些见解，现在对它的计算图有了更深层次的理解。pytorch是非常好用和容易上手的深度学习框架，因为它所构建的是动态图，极大的方便了codinganddebug。可是对于初学者而言，计算图是一

Arthur-Ji·2022-12-28 12:28

model.eval()和loss.backward(retain_graph = True)

1:model.eval()会固定网络的nn.BN层和nn.Dropout层，nn.BN层在train的时候针对每一个batch会计算一次均值方差，然后最后归纳整个训练集的均值方差，所以在test的时候就不能再让BN层的均值方差发生变化了。参考文章：(1条消息)Pytorchmodel.eval()的作用_嘿，兄弟，好久不见的博客-CSDN博客_model.eval()作用2：loss.backw

xx_xjm·2022-12-28 12:28

torch.Tensor.retain_grad()的使用举例

参考链接:torch.Tensor.retain_grad()原文及翻译:retain_grad()方法:retain_grad()Enables.gradattributefornon-leafTensors

敲代码的小风·2022-12-20 12:00

PyTorch的自动求导

文章目录1.基本概念1.1requires_grad1.2计算图1.3叶子节点1.4grad_fn1.5next_functions1.6retain_graph=Truebackward()1.7hook

强强学习·2022-12-17 15:20

将torch模型转化为onnx模型

None,output_names=None,aten=False,export_raw_ir=False,operator_export_type=None,opset_version=None,_retain

xz1308579340·2022-12-14 16:18

pytorch导出onnx模型支持动态尺寸

None,output_names=None,aten=False,export_raw_ir=False,operator_export_type=None,opset_version=None,_retain_pa

落花逐流水·2022-12-14 16:06

pytorch入门学习（五）-------autograd

torch.autograd.backward------自动求取梯度torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None

weixin_44776845·2022-12-07 13:50

torch.autograd

torch.autograd.backward(variables,grad_variables,retain_variables=False)给定图的

big_matster·2022-12-07 12:14

pytorch模型的保存与加载

muti_gpu_model.pth')#网络+权重#载入为single-GPU模型gpu_model=pretrained_model.module#载入为CPU模型model=ModelArch()pretained_dict

下雨天吃火锅哩·2022-12-07 07:11

【报错】：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the saved intermediate re