通过将 requires_grad 标志切换为 False ,不会保存任何中间缓冲区,直到计算到达操作输入之一需要梯度的某个点。 火炬.no_grad() 使用上下文管理器 torch.no_grad 是实现该目标的另一种方法:在 no_grad 上下文中,所有计算结果都将具有 requires_grad=False ,cb 即使–输入有 requires_grad=True 。请注意,您将无...
除了输出层,我们将最后的 LayerNorm 和最后一个 transformer 块设置为可训练,而其余 11 个 transformer 块和嵌入层保持为不可训练。 为了做到这点,我们将它们各自的 requires_grad 设置为 True: for param in model.trf_blocks [-1].parameters (): param.requires_grad = True for param in model.final_nor...
为了做到这点,我们将它们各自的 requires_grad 设置为 True: for param in model.trf_blocks [-1].parameters (): param.requires_grad = True for param in model.final_norm.parameters (): param.requires_grad = True 尽管我们添加了一个新的输出层,并将某些层设置为不可训练,我们仍然可以使用这个模型。
param.requires_grad = False model.fc = nn.Linear(512, 100) # Replace the last fc layer optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4) 以较大学习率微调全连接层,较小学习率微调卷积层 model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) f...
requires_grad 例子 代码语言:javascript 复制 >>>torch.ones(2,3)tensor([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]])>>>torch.ones(5)tensor([1.,1.,1.,1.,1.]) torch.oneslike(input, dtype=None, layout=None, device=None, requiresgrad=False, memoryformat=torch.preserveformat) → Tensor ...
可利用requires_grad_()方法修改Tensor的requires_grad属性(in place)。 通过运算创建的Tensor,会自动被赋值grad_fn属性。该属性表示梯度函数。 最后得到的Tensor执行自身的backward()函数,此时之前参与运算并生成当前Tensor的叶子(leaf)Tensor将会保存其梯度在叶子Tensor的grad属性中。backward()函数接受参数,表示在特定位...
requires_grad=False) self.std = torch.nn.Parameter(data=torch.Tensor(np.array([0.229,0.224,0.225]).reshape((1,3,1,1))), requires_grad=False) ifnotrequires_grad: forparaminself.parameters: param.requires_grad = False defforward(self, X): ...
requires_grad - 可以指定是否进行记录图的操作,默认为False 快捷方式创建 t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[5,6]]) 从numpy中获得数据 numpy是开发中常用的库,所以怎么将numpy中的数据给到tensor中,这个pytorch也提供了接口,很方便 torch.from_numpy(ndarry) ...
requires_grad:可选参数,bool。默认False,如果自动梯度会在返回的张量上记录操作。 pin_memory:可选参数,bool。默认False,只在cpu张量上有效。设置之后返回的张量会被分配到指定的内存。 例子 代码语言:javascript 复制 >>>torch.tensor([[0.1,1.2],[2.2,3.1],[4.9,5.2]])tensor([[0.1000,1.2000],[2.2000,3.1...
conf_t = Variable(conf_t, requires_grad=False) # 所有conf_t>0的地方,代表内部包含物体 pos = conf_t > 0 # 求和得到每一个图片内部有多少正样本 num_pos = pos.sum(dim=1, keepdim=True) # 计算回归loss pos_idx = pos.unsqueeze(pos.dim()).expand_as(loc_data) ...