你好。我这里通过你的写法是可以正常冻结权重更新的，可以确认一下自己的写法，或者提供一下最小复现单测...
你好。我这里通过你的写法是可以正常冻结权重更新的，可以确认一下自己的写法，或者提供一下最小复现单测...
importpaddlefrompaddle.sparseimportsparse_coo_tensor# 构建稀疏 COO 张量indices=[[0,1,2],[1,2,0]]values=[1.0,2.0,3.0]dense_shape=[3,3]coo=sparse_coo_tensor(indices,values,dense_shape)print(coo)# Tensor(shape=[3, 3], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,# ...
ones((6, 8)) X[:, 2:6] = 0 X ''' Tensor(shape=[6, 8], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True, [[1., 1., 0., 0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 0., 0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., 0., 0., 0., 0., 1., 1.], [1., 1., ...
梯度是否回传tensorflow和pytorch都支持对输入求梯度,在飞桨中直接设置stop_gradient = False即可。如果在某一层使用stop_gradient=True,那么这一层之前的层都会自动的stop_gradient=True,梯度不会参与回传,可以对某些不需要参与loss计算的信息设置为stop_gradient=True。对于含有BatchNormalization层的CNN网络,也可以对输入...
stop_gradient=True, [[[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]], [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]]) x+y= Tensor(shape=[2, 3, 4], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True, [[[2., 2.,...
stop_gradient=True:不求导,不参加梯度更新; [2., 3., 4.]内容是[2., 3., 4.] 创建一个标量 这里使用两种办法得到的结果是一样的! int_0 = paddle.to_tensor(2) int_1 = paddle.to_tensor([2]) print(f"整型标量:{int_0},{int_1}") ...
Tensor(shape=[1], dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, [12]) 12 [要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值,可以调用reshape函数。] 例如,可以把张量x从形状为(12,)的行向量转换为形状为(3,4)的矩阵。这个新的张量包含与转换前相同的值,但是它被看成一个3行4列的矩阵。
stop_gradient=stop_gradient, lod_level=lod_level, is_data=True) returndata_var LayerHelper以出现多次,可以看出LayerHelper在Paddle中起着关键作用,从Paddle的设计文档中可以了解到LayerHelper,它的作用主要是在各个layers函数之间共享代码,设计LayerHelper主要考虑到如果开发全局辅助函数有几个缺点: ...
# Tensor(shape=[3], dtype=float64, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True, [2., 3., 4.]) 1. 2. 3. 4. 5. 特殊地,如果仅输入单个scalar类型数据(例如float/int/bool类型的单个元素),则会创建shape为[1]的Tensor,下面两种创建方式完全一致,shape均为[1] ...