>> a=Variable(torch.Tensor([1]),volatile=True) >> b=Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad=True) >> c=a+b >> c.backward() #由于其中一个子图设置了volatile,所以不能反向传播 RuntimeError: element 0 of variables tuple is volatile 注册钩子: Variable中的hook, 相当于插件,可以在既不修...
volatile是Variable的一个特有参数，当volatile设为True时，以该Variable为父结点的子结点都会关闭自动求导功能，且子结点的volatile参数也全部变为True，volatile的优先级要高于requires_grad，在神经网络模型进行推理时，volatile非常有用。从上例中，我们还可以看到打印出的Variable是一个Tensor，这是因为在PyTorch 0.4版...
叶子节点中需要求导的variable,具有AccumulateGrad标识,因其梯度是累加的。 variable默认是不需要求导的,即requires_grad属性默认为False,如果某一个节点requires_grad被设置为True,那么所有依赖它的节点requires_grad都为True。 variable的volatile属性默认为False,如果某一个variable的volatile属性被设为True,那么所有依赖它...
每个Variable都有两个属性,requires_grad和volatile, 这两个属性都可以将子图从梯度计算中排除并可以增加运算效率。 requires_grad:排除特定子图,不参与反向传播的计算,即不会累加记录grad。 volatile: 推理模式, 计算图中只要有一个子图设置为True, 所有子图都会被设置不参与反向传播计算,.backward()被禁止。 >> a=...
先做入门讲解,后面慢慢更新 本教程环境 pytorch 1.3以上 Variable 变量 variable 是对张量 tensor 的封装,所以它具有 tensor 的大部分属性方法; variable 用来构建计算图; variable 包括 data、grad、grad_fn 3 个属性; /
自动求导在 PyTorch 中的实现中，要求中间变量在完成反向传播后释放其梯度，而初始节点的 `.grad_fn` 空置，表明不需要累积梯度。为了优化性能，可以使用 `.requires_grad` 和 `.volatile` 属性将特定子图排除在梯度计算之外，或在推理模式下设置所有子图不参与反向传播计算，此时 `.backward()` 方法被...
Variable的volatile属性默认为False,如果某一个Variable的volatile属性被设为True,那么所有依赖它的节点的volatile属性都为True。volatile属性为True的节点不会求导,volatile的优先级比requires_grad的高。 volatile=True推荐在模型推理过程(测试)中使用,这时只需要令输入的volatile=True,保证用最小的内存来执行推理,不会保存...
creator – 创建这个Variable的Function,对于leaf variable,这个属性为None。只读属性。 属性: data (any tensor class) – 被包含的Tensor requires_grad (bool) – requires_grad标记. 只能通过keyword传入. volatile (bool) – volatile标记. 只能通过keyword传入. backward(gradient=None, retain_variables=False)[...
importtorchastfromtorch.autogradimportVariable a = t.ones(3,requires_grad=True)print(type(a))#输出:<class 'torch.Tensor'>a=Variable(a)print(type(a))#输出仍旧是:<class 'torch.Tensor'>print(a.volatile)#输出:__main__:1: UserWarning: volatile was removed (Variable.volatile is always False...
print(a.volatile)#输出：__main__:1: UserWarning: volatile was removed (Variable.volatile is always False)#现版本pytorch中移除了volatile这个属性，即volatile总是false 叶⼦节点leaf 对于那些不是任何函数(Function)的输出，由⽤户创建的节点称为叶⼦节点，叶⼦节点的grad_fn为None。import torch as ...