retain

【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

Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthesavedintermediateresultshavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph
子根·2022-12-06 23:41

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved tensors a

问题描述：pytorch更新网络参数报错：报错行：loss1.backward(retain_graph=True)错误信息：RuntimeError:Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime
明亮的托比·2022-12-06 23:40

【笔记】RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time：将无关变量的梯度回传关系撤销

Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthesavedintermediateresultshavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph
程序猿的探索之路·2022-12-06 23:08

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time...

RuntimeError:Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthebuffershavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph
Jarrent Wu·2022-12-06 23:36

问题解决：Pytorch :Trying to backward through the graph a second time, but the buffers。。

Pytorch-RuntimeError:Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthebuffershavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph
极客Array·2022-12-06 23:34

pytorch自动求导Autograd系列教程（二）

Autograd系列教程（一）一、求导的另外两种方法1.1方法一：通过torch.autograd.backward(）求导前面介绍的求导的基本公式为：y.backward(grad_tensors=None,retain_grap
LoveMIss-Y·2022-12-06 15:57

PyTorch0.4 中 backward()

retain_variables报错，替换成retain_graphL_img.backward(retain_graph=True)#incaseofcurrentversionofpytorch#L_img.backward
rrr2·2022-12-05 11:52

【笔记】Pytorch-backward()

1..backward()目录1.1.grad1.2.is_leaf1.3.retain_grad()1.4.grad_fn1.1.grad作用：查看叶子节点梯度值例：，计算y关于w的梯度：(上式计算中
客官可满意·2022-12-04 20:33

pytorch入门 之 自动求导机制（autograd）

记得每一次迭代后都要将梯度清零optimizer.zero_grad()1、反向传播波计算z.backward(retain_graph=True)#如果不清空,b.grad梯度会累加起来w.gradb.grad2
Being me·2022-12-04 02:08

Pytorch学习笔记（3）torch.autograd，逻辑回归模型训练

lesson5torch.autogradgrad_tensors的使用w=torch.tensor([1.],requires_grad=True)x=torch.tensor([2.],requires_grad=True)a=torch.add(w,x)#retain_grad
小帅吖·2022-12-03 04:24

Pytorch 中retain_graph的坑

Pytorch中retain_graph的坑在查看SRGAN源码时有如下损失函数，其中设置了retain_graph=True,其作用就是在更新D网络时的loss反向传播过程中使用了retain_graph
Longlongaaago·2022-11-30 08:07

bert中的sep_BERT 详解

pretaining阶段
艾苛尔·2022-11-29 19:03

Pytorch模型输出梯度为None|如何输出GRL模型的梯度

代码'''在加入GRL（梯度反转层）时，想要查看梯度是否反转，需要输出embeddingz的梯度此时直接用z.grad会输出None'''z=encoder(x)#在backward之前加一句z.retain_grad
Dr. 卷心菜·2022-11-26 21:48

【损失优化】pytorch中多优化器参数分配与多损失回传(解决报错：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time)

优化器参数分配采用itertools.chain()多损失回传除最后一个loss.backward()，其余需要添加retain_graph=True测试：importtorchimportitertoolsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclasstest_model
风巽·剑染春水·2022-11-26 01:34

pytorch bug: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

Anaconda\lib\site-packages\torch\tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph
小卜妞~·2022-11-26 01:12

pytorch bug: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution解决！

Anaconda\lib\site-packages\torch\tensor.py",line221,inbackwardtorch.autograd.backward(self,gradient,retain_graph
qq_40929682·2022-11-26 01:12

对pytorch梯度的理解

文章目录亚导数将导数扩展到向量自动求导的实现梯度清零深度学习中的求导将计算移动到计算图之外detach直观理解retain_graph=True亚导数将导数扩展到不可微的函数举个例子,假设是y=∣x∣y
live_for_myself·2022-11-21 22:35

ImportError: /home/yukang/anaconda3/envs/fsgan/lib/python3.9/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda_c

anaconda3/envs/fsgan/lib/python3.9/site-packages/torch/lib/libtorch_cuda_cpp.so:undefinedsymbol:cudaGraphRetainUserObject
旋转的油纸伞·2022-11-21 20:10

pytorch中tensor、backward一些总结

一些细节该文章解决问题如下：对于tensor计算梯度，需设置requires_grad=True为什么需要tensor.zero_grad()tensor.backward()中两个参数gradient和retain_graph
牵一发而动全身·2022-11-21 11:58

iOS头像选择器 - XQSreenshotController 的使用

CocoPodspod'XQSreenshotController','~>1.0.0'支持iOS6+@interfaceXQScreenshotViewController:UIViewController@property(nonatomic,retain
IT_IOS_MAN·2022-11-21 08:02

Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions(GAM)

Codesofpytorch:importtorch.nnasnnimporttorchclassGAM_Attention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,rate=4):super(GAM_Attention,self).__init__()self.channel_attention=nn.Sequential(nn.
查无此人☞·2022-11-20 00:50

django异常日志,使用DEBUG = False，如何将django异常记录到日志文件中

whichistypicallysenttoarotatinglogfilebythewebserver.WithDEBUG=False,DjangoinsteademailstheexceptiontothetheADMINS=.HowcanIretaintheDEBUG
weixin_39724889·2022-11-19 19:22

汇川AM系列掉电数据保持及变量

掉电保持特性主要通过属性关键字PERSISTENTRETAIN来声明。
Lay_鑫辰·2022-11-19 18:51

mqtt协议qos,retain,dup,cleanSession,will的简单理解和应用

mqtt协议qos,retain,dup,cleanSession,will的简单理解和应用前言qosretaindupcleanSessionwill前言搞过物联网开发的同学们肯定都知道mqtt协议,
pipixx·2022-11-17 10:54

理解动态计算图，requires_grad、zero_grad

在计算图构建和反向传播过程中存在一些令人混淆的概念，例如is_leaf、requires_grad、detach()、zero_grad()、retain_grad()、torch.nograd()。
blanklog·2022-11-15 13:38

Python利用torch.max函数计算一批特征图中每个通道的最大值

（在哪个维度上求张量的最大值）keepdim(bool)–whethertheoutputtensorhasretainedornot.
信小颜·2022-11-08 11:56

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

（一）前沿介绍论文题目：GlobalAttentionMechanism:Retain
加勒比海带66·2022-11-01 12:08

torch.max: 参数详解

TensorParametersinput(Tensor)–theinputtensor.dim(int)–thedimensiontoreduce.keepdim(bool)–whethertheoutputtensorhasdimretainedornot.Default
一如故往·2022-10-04 07:19

MapReduce之扩展

MapReduce任务日志查看1.1添加MapReduce日志聚合功能在yarn-site.xml中添加配置yarn.log-aggregation-enabletrueyarn.log-aggregation.retain-se
小猫不会去楼兰捉虫·2022-10-03 17:38

2021年12月提出的一种全局注意力机制方法 | 即插即用

GlobalAttentionMechanism:RetainInformationtoEnhanceChannel-SpatialInteractionspaper:https://arxiv.org
xdhe1216·2022-09-30 07:53

移动端自动化-IOS之WebDriverAgent安装(二)

WebDriverAgent项目配置项目信息（开发者信息）具体内容百度当运行WebDriverAgent时会发生报错，保存信息如下图：解决方法：双击，进入到报错代码处，修改assign为unsafe_unretained
暴走的蜗牛g·2022-09-26 17:08

【iOS】引用计数

使用引用计数，对象就能得到很好的管理，这就是Objective-C的内存管理，如下图所示：图中过程对应的oc方法：生成对象：通过alloc/new/copy/mutableCopy等方法生成对象；持有对象：通过retain
瓯海剑·2022-09-26 17:44

ARC Rules

youhavetotakecareofafewthings.Justbyfollowingtherulesinthelistbelow,youcanwritesourcecodeforanARC-enabledenvironmentwithconfidence.Forgetaboutusingretain
chuanyituoku·2022-09-19 11:31

torch.autograd

torch.autograd.backward(variables,grad_variables,retain_variables=False)给定图的叶子节点variables,计算图中变量的梯度和。
爱钻研的小铭·2022-09-09 07:15
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