在PyTorch中，.detach()是一个方法，用于将一个Tensor从当前的计算图中分离出来，返回一个新的Tensor，...
detach()函数会返回一个新的Tensor对象b,并且新Tensor是与当前的计算图分离的,其requires_grad属性为False,反向传播时不会计算其梯度。b与a共享数据的存储空间,二者指向同一块内存。注:共享内存空间只是共享的数据部分,a.grad与b.grad是不同的。3. torch.no_grad()torch.no_grad()是一个上下文管理器,用来禁止...
如花 1 人赞同了该文章 Pytorch中requires_grad_(), detach(), torch.no_grad()的区别 发布于 2022-03-21 11:45 PyTorch 深度学习(Deep Learning) PyTorch深度学习(书籍) 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 ...
为了解决问题，可以创建两个独立的分支，从一个分支中提取变量的值，并将这个值应用于另一个分支。通过使用`clone().detach()`，可以在不干扰原始变量梯度计算的情况下进行操作。`with torch.no_grad()`函数则用于临时关闭计算图的梯度追踪，允许在不考虑梯度计算的情况下执行操作。在进行复杂模型操作...
在默认情况下，仅计算叶节点的梯度，无法保存中间节点的梯度。若需保存，可以使用 `retain_grad` 方法。此外，为了在特定情况下避免计算图追踪，可以使用 `with torch.no_grad()` 上下文管理器，该方法"屏蔽"了计算图的追踪记录。识别叶节点的属性是 `is_leaf`，叶节点在默认情况下仅允许计算梯度，...
torch.no_grad() 反向传播及网络的更新 tensor.detach() CPU and GPU tensor.item() torch.detach()和torch.data的区别是,在求导时,torch.detach()会检查张量的数据是否发生变化,而torch.data则不会去检查。 参考二 PyTorch 的 Autograd 该博文讲了backward()、叶子张量、inplace操作、动态图和静态图的区别等...
首先明确一点,no_grad与detach有异曲同工之妙,都是逃避autograd的追踪。 接下来我们做个实验: 代码语言:javascript 复制 代码语言:javascript 复制 a=torch.ones(2,requires_grad=True)b=a*2print(a,a.grad,a.requires_grad)b.sum().backward(retain_graph=True)print(a,a.grad,a.requires_grad)withtorch....
训练网络的时候希望保持一部分网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整;或训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时可以使用detach()切断一些分支的反向传播。 1. tensor.detach() 返回一个新的tensortensor,从当前计算图中分离下来,但仍指向原tensortensor的存放位置,不同之处是requires_grad参数...
理解.detach()的关键在于计算图的构建。在PyTorch中，当你执行计算操作时，系统会自动构建一个计算图，包含所有操作，用于反向传播计算梯度。对于中间结果的保留，直接使用.detach()可以避免梯度的传播，使后续操作不受原计算图的影响。一个实际应用示例是深度强化学习。假设你需要在策略与目标值计算中分离，...