在PyTorch中,requires_grad属性用于跟踪张量上的操作,以进行自动微分。当你将requires_grad=True设置为一个张量时,它告诉PyTorch跟踪涉及该张量的操作,以便在后向传播期间计算梯度。 在训练阶段,通常会为输入数据(特征)和标签设置requires_grad=True,以计算梯度并更新模型参数。然而,在测试或推断阶段,通常不需要为输入数...
在PyTorch中，requires_grad属性是一个关键特性，用于跟踪张量上进行的操作，以实现自动微分。设置requires_grad=True为一个张量，向PyTorch明确传达这一意图，即跟踪与该张量相关的所有操作。此信息在后向传播期间计算梯度时变得至关重要。在模型训练期间，数据输入和标签通常被赋予requires_grad=True。这样做...
将x扔进模型,然后得到最终输出x3,retain_grad用以维持这些中间变量的梯度,方便输出查看,m2调用时冻结参数,与m1形成对照: x1 = m1(x) m2.requires_grad_(False) x2 = m2(x1) m2.requires_grad_(True) x3 = x2 *0.3-3x1.retain_grad() x2.retain_grad() 下面的t不太清楚,似乎是给backward的起始梯度...
如果模型只在一块GPU上跑,该过程非常简单,只需要训练中途迭代model的 parameters,然后改变各个param的requires_grad 属性即可: for name, param in model.named_parameters(): logger.info('parameter of %s'%name) logger.info('before requires_grad is : %s'%param.requires_grad) ...