这一行是什么意思,我看到文档了,但是看不懂。 686 0 2 6-7,i=x-1; i <= x+1, j = y-1; j <=y+1这是啥意思啊 715 0 3 登录后可查看更多问答,登录/注册PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目 参与学习 1165 人 提交作业 113 份 解答问题 288 个 理论基础+技术讲解+实战开...
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相关参数不可求导,那么它就会报错。 3. 那么如何取得参数的 grad :①如果你想取的参数是由 torch.tensor(requires_grad=True) 定义的,可以直接取它的 grad ;②如果你的参数是如y和z这样计算出来的,那么根据编译器警告,需要定义 y.r...
# True 在写代码的过程中,不要把网络的输入和 Ground Truth 的requires_grad设置为 True。虽然这样设置不会影响反向传播,但是需要额外计算网络的输入和 Ground Truth 的导数,增大了计算量和内存占用不说,这些计算出来的导数结果也没啥用。因为我们只需要神经网络中的参数的导数,用来更新网络,其余的导数都不需要。 ...
23.创建一个结果为矢量的计算过程(y=x*2^n) x=torch.randn(3,requires_grad=True)print(
您需要在loss.backward()之前添加一行loss.requires_grad = True
tensor.cpu()返回该对象在CPU内存中的副本，之后x的计算将在CPU上完成。
本模块中,scores的requires_grad=True,但经过计算,其他参数的requires_grad为False。即使是最简单的 require_grad 阈值也是 False。我不明白为什么会这样。 阈值计算为 sigmoid(分数),它绝对应该是可微分的。 当我将此模块插入LLM(大型语言模型)时,就会发生这种情况。 但是,当我将此模块应用于小模型时,所有训练都正...
针对这个报出来的问题,定位到当计算到“”c_core=c_core-c_core.grad*LR“”这句话时报错了,然后根据上面的输出才判断出来,原来c_core的grad为None。 解决思路 后来经过查询才发现,当计算梯度的时候,只有叶子节点才会保留梯度,所有中间节点的grad在计算完backward()的时候为了节约...
我吃了饭了，为什么他还是饿，请问如何解决？你能回答上面这个问题吗？