retain_graph

backward的 retain_variables=True与retain_graph=True 区别及应用

首先：retain_variables=True与retain_graph=True没有任何区别只是retain_variables会在pytorch新版本中被取消掉，将使用retain_graph。
color丶瞎·2019-01-05 22:54

《临时笔记》用pytorch踩过的坑

文章目录pytorch中的交叉熵pytorch中的MSELoss和KLDivLoss在验证和测试阶段取消掉梯度（no_grad）显式指定`model.train()`和`model.eval()`关于`retain_graph
FesianXu·2018-10-01 13:12

[ Pytorch ] —— 代码使用经验总结

丨深度学习框架PyTorch：入门与实践丨知乎经验——————————目录一、基础知识理解汇总一、自动求导机制(Autograd)1、基本求导代码理解：2、自动求导过程中的梯度3、backwards中的retain_graph
小恶魔oo·2018-05-23 10:09

Pytorch多次求导保留计算图的方法

#保留本次自动求导后的计算图y.backward(retain_graph=True)
青城下·2018-04-12 14:51

torch.autograd.backward中的参数问题

torch.autograd.backward(variables,grad_variables=None,retain_graph=None,create_graph=False)给定图的叶子节点variables
coordinate_blog·2017-12-30 19:30
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