Pytorch中不会对非叶子节点保存梯度,故c对b求梯度,结果输出None。 当grad_fn为None时,无论requires_grad为True还是False,都为叶子变量,即只要是直接初始化的就为叶子变量。 当grad_fn不为None时,requires_grad = False为叶子变量,requires_grad = True为非叶子变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a = torch.tensor...
#直接创建张量b=torch.tensor([[1,2],[3,4]],dtype=torch.float,requires_grad=True)btensor([[1.,2.],[3.,4.]],requires_grad=True)print(b.grad_fn)None#函数表达式创建张量c=b+1print(c.grad_fn)<AddBackward0objectat0x7fb92684c490> 2.张量.requires_grad--bool型,表明张量是否计算梯度 b...
""" for group in self.param_groups: for p in group['params']: if p.grad is not None: if set_to_none: p.grad = None else: if p.grad.grad_fn is not None: p.grad.detach_() else: p.grad.requires_grad_(False) p.grad.zero_() ...
即使一个tensor(命名为x)的requires_grad = True,在with torch.no_grad计算,由x得到的新tensor(命名为w-标量)requires_grad也为False,且grad_fn也为None,即不会对w求导。例子如下所示: x = torch.randn(10, 5, requires_grad = True) y = torch.randn(10, 5, requires_grad = True) z = torch.ra...
torch.autograd提供实现任意标量值函数的自动微分的类和函数。它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s,对于该张量,应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。 代码语言:javascript 复制 torch.autograd.backward(tensors,grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False,grad_variables=None)[sou...
grad_outputs(sequence of Tensor) – 雅可比向量积中的“向量”。通常对每个输出进行w.r.t.梯度。对于标量张量或不需要grad的张量,不能指定任何值。如果一个None值对所有grad_tensors都是可接受的,那么这个参数是可选的。默认值:没有。 retain_graph(bool,optional) – 如果为False,用于计算grad的图将被释放。
sum((data[:, :2,:,:]+0.3137)**2) / 16) tensor(0.8521) >>> data[0, 0, 0, 0] tensor(-0.6422) >>> m(data)[0,0,0,0] tensor(-0.0309, grad_fn=<SelectBackward>) >>> (-0.6422+0.3137) / 0.8521 -0.3855181316746861 # 验证是否BN模式,在每个信道上进行标准化(因为参数对数量与信道...
( 'cuda', torch.float16, def inner_fn(index): i0, i1 = index tmp0 = ops.constant(0.0, torch.float16) return tmp0 , ranges=[4096, 11008], origin_node=getitem_5, origins={full_default} )) )), UserDefinedTritonKernel( kernel=None, name=buf1, layout=<torch._inductor.ir.None...
Jax 是谷歌开发的一个 Python 库，用于机器学习和数学计算。一经推出，Jax 便将其定义为一个 Python+...
in create_aot_dispatcher_function compiled_fn = compiler_fn(flat_fn, fake_flat_tensor_args, aot_config) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/_functorch/aot_autograd.py", line 1197, in aot_wrapper_dedupe return compiler_fn(flat_fn, leaf_flat_args, aot_config) File "/usr...