但是普通的Tensor对于构建神经网络还远远不够,我们需要能够构建计算图的 tensor,这就是 Variable。Variable 是对 tensor 的封装,操作和 tensor 是一样的,但是每个 Variabel都有三个属性,分别是data表示变量中的具体值, grad表示这个变量反向传播的梯度, grad_fn表示是通过什么操作得到这个变量,例如( 加减乘除、卷积、...
autograd根据用户对Variable的操作来构建其计算图。 1、requires_grad variable默认是不需要被求导的,即requires_grad属性默认为False,如果某一个节点的requires_grad为True,那么所有依赖它的节点requires_grad都为True。 2、volatile variable的volatile属性默认为False,如果某一个variable的volatile属性被设为True,那么所有...
volatile的输入就够了,这将保证不会保存中间状态。 regular_input = Variable(torch.randn(5,5)) volatile_input= Variable(torch.randn(5,5),volatile=True)print(regular_input.requires_grad)#Falseprint(volatile_input.requires_grad)#Falsemodel = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)print(model(regu...
volatilevariable的volatile属性默认为False,如果某一个variable的volatile属性被设为True,那么所有依赖它的节点volatile属性都为True。volatile属性为True的节点不会求导,volatile的优先级比requires_grad高。retain_graph多次反向传播(多层监督)时,梯度是累加的。一般来说,单次反向传播后,计算图会free掉,也就是反向传播的...
每个Variable都有两个属性,requires_grad和volatile, 这两个属性都可以将子图从梯度计算中排除并可以增加运算效率 requires_grad:排除特定子图,不参与反向传播的计算,即不会累加记录grad volatile: 推理模式, 计算图中只要有一个子图设置为True, 所有子图都会被设置不参与反向传 ...
在创建一个Variable时,有两个bool型参数可供选择,一个是requires_grad(默认为False),一个是Volatile。 requires_grad=False不对该Var进行计算梯度(自然也不会计算前面的节点的梯度),一般在finetune是可以用来固定某些层的参数,减少计算。只要有一个叶节点是True,其后续的节点都是True,当所有子节点都为False, 后续...
volatile是Variable的一个特有参数，当volatile设为True时，以该Variable为父结点的子结点都会关闭自动求导功能，且子结点的volatile参数也全部变为True，volatile的优先级要高于requires_grad，在神经网络模型进行推理时，volatile非常有用。从上例中，我们还可以看到打印出的Variable是一个Tensor，这是因为在PyTorch 0.4...
新版本中,volatile 标志将被弃用且不再会有任何作用。先前的版本中,任何涉及到 volatile = True 的 Variable 的计算都不会由 autograd 追踪到。这已经被一组更灵活的上下文管理器所取代,包括 torch.no_grad(),torch.set_grad_enabled(grad_mode)等等。代码如下: ...
需要注意的是:module.eval() 仅仅设置 module 的training 属性,如果我们想获得最快的推断速度, 还需要 设置 输入 Variable的volatile 属性为 True。 参考资料 https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/modules/module.py 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 如有侵权请...
▌Variable autograd.Variable 是Tensor 的封装,我们定义(也就计算)好了最终的变量(一般是Loss) 后,我们可以调用它的backward() 方法,PyTorch 就会自动的计算好梯度。如图5.18所示,PyTorch 的变量值会存储到data 里,而梯度值会存放到grad 里,此外还有一个grad_fn,它是用来计算梯度的函数。除了用户创建的Tensor 之外...