这只是个计算图的简单例子,在实际模块中,我们同样可以这样用,举个GAN的例子,代码如: defbackward_D(self):# Fake# stop backprop to the generator by detaching fake_Bfake_AB = self.fake_B# fake_AB = self.fake_AB_pool.query(torch.cat((self.real_A, self.fake_B), 1))self.pred_fake = sel...
w= z**3 # detach it, so the gradient w.r.t `p` does not effect `z`! p = z.detach() q = torch.tensor(([2.0]), requires_grad=True) pq = p*q pq.backward(retain_graph=True) w.backward() print(x.grad) 这个时候,因为分支的梯度流已经影响不到原先的计算图梯度流了,因此输出为te...
在PyTorch中,与TensorFlow的stop_gradient功能相对应的是detach()函数。detach()函数用于从计算图中分离出一个Tensor,使得该Tensor不再参与梯度计算。这样可以实现与stop_gradient相同的效果,即将某些Tensor视为常量,不对其进行梯度更新。 detach()函数的使用方法如下: ...
# detach it, so the gradient w.r.t `p` does not effect `z`! p = z.detach() q = torch.tensor(([2.0]), requires_grad=True) pq = p*q pq.backward(retain_graph=True) w.backward() print(x.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 这个时候,因为分支的梯度流...
w=z**3# detach it,so the gradient w.r.t`p`does not effect`z`!p=z.detach()q=torch.tensor(([2.0]),requires_grad=True)pq=p*q pq.backward(retain_graph=True)w.backward()print(x.grad) 这个时候,因为分支的梯度流已经影响不到原先的计算图梯度流了,因此输出为tensor([48.])。
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,也可以对输入求梯度,如 ...
五、Stochastic Gradient Descent SGD是从训练集中随机选出一个比较小的batch(16/32/64/128…甚至可能只有一个样本)出来,在这个小的样本集上用梯度的均值做梯度下降更新参数。而传统的梯度下降则是每次都要考虑在整个训练集上所有样本的梯度。 使用SGD的原因是训练集样本可能非常多,一方面显存不够把所有样本读进来,...
Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A Method for Stochastic Optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980. Ruder, S. (2016). An overview of gradient descent optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1609.04747. https://avoid.overfit.cn/post/d9fedfc22d594ba0a2b7e6a896adcf6c...
Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A Method for Stochastic Optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980. Ruder, S. (2016). An overview of gradient descent optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1609.04747. 喜欢就关注一下吧: 点个在看你最好看!
import tensorflow as tfa = tf.Variable(1.0) # Like PyTorch, these are values, not placehodlers. b = tf.Variable(2.0)with tf.GradientTape() as tape: c = a * bdcda = tape.gradient(c, a)print(dcda)JAX JAX 不会向用户公开诸如梯度带等方面的低级别细节。简单说来，JAX的思维方式为：...