v1 = [1, 2] v2 = [0, 1] a = Variable('a') b = Variable('b') b_stop_grad = stop_gradient(3 * b) loss = MakeLoss(b_stop_grad + a) executor = loss.simple_bind(ctx=cpu(), a=(1,2), b=(1,2)) executor.forward(is_train=True, a=v1, b=v2) executor.outputs [ 1...
第二种方法中直接拿target net中的q_target这个op来计算eval net中的loss显然是不妥的,因为我们对loss进行反传时将会影响到target net,这不是我们想看到的结果。所以,这里引入stop_gradient来对从loss到target net的反传进行截断,换句话说,通过self.q_target = tf.stop_gradient(q_target),将原本为TensorFlow计...
作者通过实验表明:对于损失与结构而言,“崩溃解”确实存在,但是“stop-gradient”操作对于避免“崩溃解”有非常重要的作用。作者提出了一种新颖的“stop-gradient”思想并通过实验对其进行了验证,该文所提SimSiam在ImageNet及下游任务上均取得了有竞争力的结果。作者期望:这个简单的基准方案可以驱动更多研员重新思考无监督...
pytorch中的tensorflow stop_gradient等效项在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。
tf.stop_gradient(input) 意味着不计算input 的 gradient (梯度).这里我随便举一个例子：x =tensorflow...
这段代码中,我们使用tf.stop_gradient对q_target的反传进行截断,得到self.q_target这个op(运行时就是Tensor了),然后利用通过截断反传得到的self.q_target来计算loss,并没有使用feed_dict。 What’s the difference? 这两者究竟有什么内在区别?我们知道,在TensorFlow中,维持着一些op,op在被执行之后将变为常量Tensor...
在下文中一共展示了v1.stop_gradient方法的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: mask_from_lengths ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from tensorflow.compat import v1 [as 别名]# 或者: from tensorflow...
“冻结”张量流中的一些变量/范围:stop_gradient 与传递变量以最小化 我正在尝试实施Adversarial NN,这需要在交替训练小批量期间“冻结”图形的一部分或另一部分。即有两个子网:G 和 D。 G( Z )->Xz D( X )->Y 其中G的损失函数取决于D[G(Z)], D[X]。
Pytorch 中的 tf.stop_gradient 在Pytorch 中,有一个名为torch.nn.functional.dropout的函数用于对输入张量进行 dropout 操作,但有时候我们需要在训练时关闭 dropout 操作,而在测试时启用 dropout 操作,这时我们就需要使用torch.nn.functional.dropout中的training参数来控制。然而,在一些情况下,我们不希望梯度在某个节...
定义了一个简单的网络结构,如下图所示: 通过代码来理解下: importtensorflowastfw1=tf.Variable(2.0)w2=tf.Variable(88.)w3=tf.Variable(66.)a=tf.multiply(w1,w2)a_stop=tf.stop_gradient(a)b=tf.multiply(w2,3.)c=tf.add(w3,a)# 把a换成换成a_stop之后,w1和a的梯度都为None# [None, <tf.Te...