对于继承自 nn.Module 的某一网络 net 或网络层, 默认情况下,net.paramters 的 requires_grad 就是 True 的 当x.requires_grad == False,y = net(x)后, 有y.requires_grad仍然是True import torch a=torch.tensor([1.0,2.0,3.0],requires_grad=False) net=torch.nn.Linear(3,2) net(a) #tensor([...
param.requires_grad = False,param.requires_grad=False:屏蔽预训练模型的权重,只训练全连接层的权重
图元处理（Primitive Processing）、片段处理（Fragment Processing）这些任务，
最开始定义你的输入是 requires_grad=True ,那么后续对应的输出也自动具有 requires_grad=True ,如代码中的 y 和 z 。 2)因为在 z 对 x 求导的过程中需要依赖 z 对 y 求导的结果,而如果设置 y.requires_grad=False ,则会报错。就是因为只有 requires_grad=True 的参数才会参与求导,而在求导路径的中间设置...