# 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importenable_grad[as 別名]deftest_fork_join_enable_grad():x = torch.rand(1, requires_grad=True)withtorch.enable_grad(): x2, p = fork(x)assertp.requires_gradassertx2isnotx x = x2assertx.requires_gradassertp.requires_gradas...
enable_grad(): loss = closure() for group in self.param_groups: weight_decay = group['weight_decay'] momentum = group['momentum'] dampening = group['dampening'] nesterov = group['nesterov'] for p in group['params']: if p.grad is None: continue d_p = p.grad if weight_decay !
📚 Documentation The torch.autograd.enable_grad documentation says: Enables gradient calculation inside a no_grad context. This has no effect outside of no_grad. This implies: torch.set_grad_enabled(False) with torch.enable_grad: # Gradie...
grad_ _outputs :同backward only_ inputs:只计算input的梯度 allow_ unused( bool,可选) :如果为False,当计算输出出错时(因此他们的梯度永远是0)指明不使用的inputs。 torch.autograd 包中的其他函数 torch.autograd.enable_grad:启动梯度计算的上下文管理器 torch.autograd.no_grad :禁止梯度计算的上下文管理器 ...
import torch.cuda import torch.autograd from torch.autograd import no_grad, enable_grad, set_grad_enabled # import torch.fft # TODO: enable once torch.fft() is removed import torch.futures import torch.nn import torch.nn.intrinsic import torch.nn.quantized import torch.optim import torch.optim...
>>> z.requires_grad False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. classtorch.autograd.enable_grad[source] 上下文管理器,支持梯度计算。如果通过no_grad或set_grad_enabled禁用梯度计算,则启用梯度计算。这个上下文管理器是线程本地的;它不会影响其他线程中的计算。还可以用作装饰器。
# from torchacc.runtime.nn import dropout_add_fused_train,#将Dropout和element-wise的bias add等操作fuse起来ifself.training:# train modewithtorch.enable_grad(): x = dropout_add_fused_train(x, to_add, drop_rate)else:# inference modex = dropout_add_fused(x, to_add, drop_rate) ...
关键函数包括torch.autograd.backward和torch.autograd.grad。前者用于计算张量关于图的叶子节点的梯度总和，后者则计算和返回输出关于输入的梯度。这些操作基于链式法则进行。此外，文章还讨论了禁用梯度计算的上下文管理器torch.autograd.no_grad和torch.autograd.enable_grad，以及用于启动或禁用梯度计算的torch....
enable_amp_mode): # compute outputoutput = model(images)ifargs.enable_model_parallel:target = ts.distributed.gather(target, dim=0)loss = criterion(output, target) # compute gradient and do SGD stepscaler.scale(loss).backward()scaler.step(optimizer)scaler.update()optimizer.zero_grad()图...
classtorch.autograd.set_grad_enabled(mode)[source] 将梯度计算设置为on或off.set_grad_enabled的上下文管理器将根据其参数模式启用或禁用梯度。它可以用作上下文管理器或函数。当使用enable_grad上下文管理器时,set_grad_enabled(False)没有效果。这个上下文管理器是线程本地的;它不会影响其他线程中的计算。