代码中用法: detach().cpu()主要用于将 PyTorch 张量从 GPU 移动到 CPU。避免对原始张量进行操作时对梯度的影响
detach的中文意思是分离,官方解释是返回一个新的Tensor,从当前的计算图中分离出来 需要注意的是,返回的Tensor和原Tensor共享相同的存储空间,但是返回的 Tensor 永远不会需要梯度 import torch as t a = t.ones(10,) b = a.detach() print(b) tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,...
在PyTorch中,我们可以通过调用`detach()`方法或者将参数的`requires_grad`属性设置为`False`来实现梯度剥离。下面让我们通过一个简单的示例来说明如何使用梯度剥离。 假设我们有一个简单的神经网络模型,其中包含一个全连接层和一个ReLU激活函数。我们希望冻结全连接层的参数,只训练ReLU激活函数的参数。那么我们可以通过...
torch.detach() 用于将当前的tensor从计算图中取出 assert() Python assert(断言)用于判断一个表达式,在表达式条件为 false 的时候触发异常。 断言可以在条件不满足程序运行的情况下直接返回错误,而不必等待程序运行后出现崩溃的情况,例如代码只能在 Linux 系统下运行,可以先判断当前系统是否符合条件。 assertTrue # 条...
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ax2.imshow(spec[0].cpu().detach(), origin="lower", aspect="auto") return IPython.display.Audio(waveforms[0:1], rate=sample_rate) plot(waveforms, spec, vocoder.sample_rate) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Griffin-Lim 使用Griffin-Lim 声码器与 WaveRNN 相同。您可以使用方法实例化声码...
接着是torch.detach()，用于将张量从计算图中分离出来，确保后续操作不会影响到原始张量的梯度。断言assert（）用于检查表达式，在条件不满足时触发异常，帮助在开发阶段发现错误。数学函数math.expm1(x)计算e^x - 1，其中e是自然对数的底数。接着是torch.clamp()函数，用于限制张量的值在指定范围内。...
detach() else: buf = param_state['momentum_buffer'] buf.mul_(momentum).add_(d_p, alpha=1 - dampening) if nesterov: d_p = d_p.add(buf, alpha=momentum) else: d_p = buf p.add_(d_p, alpha=-group['lr']) return loss
torch和numpy中的view()和reshape()用法区分 1、torch中的view()和reshape()功能相同torch中的view()和reshape()都改变tensor的shape,且共享内存。2、torch中的reshape()和numpy中reshape()功能相同torch中的reshape()和numpy中reshape()都改变shape,且共享内存。3、numpy中view()和reshape()功能不同numpy中 ...
numpy的copy() 和torch的clone()、detach() 1、numpy的copy()得到占据不同内存空间的array 2、torch的clone和numpy的copy功能类似,开辟新的内存空间,但多了梯度的处理细节 3、torch的detach只是起到取出数据(不带梯度)做处理的作用,处理的数据还是反映在原内存空间... ...