一般我们在训练完模型的测试阶段是不用计算梯度的,通常会用到with torch.no_grad():使得这行代码下面的几行都不用计算梯度,但除此之外的另一个比较好的办法就是装饰器@torch.no_grad(),简单理解这个作用就是放在某个函数前面,使整个函数内的代码都不用计算梯度,例子如下: @torch.no_grad() def test_img(...
import torch# 创建一个需要梯度的张量x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)# 使用 no_grad() 上下文管理器with torch.no_grad(): y = x * 2 y.backward()print(x.grad) 输出: RuntimeError Traceback (most recent call last)Cell In[52], line 11 7 with torch.no_grad(): 8 y = ...
您需要在loss.backward()之前添加一行loss.requires_grad = True
cv.normalize(gradx, gradx, 0, 1.0, cv.NORM_MINMAX)m2 = np.uint8(gradx * 255) 然后再次运行,截图如下: 但是实际结果与C++并不一致,这个时候正确修改方式如下: m2= np.uint8(gradx *255) 替换为: m2= np.uint8(np.clip(gradx *255,0,255)) 然后再次运行,截图如下: Python版本结果跟C++保持...
您需要在loss.backward()之前添加一行loss.requires_grad = True
Sobel(m1, gradx,-1,1,0); gradx.convertTo(m2, CV_8U,255); imshow("sobel", m2); 运行结果如下: Python对应的代码如下: importcv2ascv importnumpyasnp image = cv.imread("D:/images/dannis1.png", cv.IMREAD_GRAYSCALE) cv.imshow("input", image) ...