则返回None，因为requirements_grad对于这些Tensor（在您的示例中是参数）为False。根据您的代码，我会说...
(torch.no_grad()是新版本pytorch中volatile的替代) x = torch.randn(2,3, requires_grad =True) y = torch.randn(2,3, requires_grad =False) z = torch.randn(2,3, requires_grad =False) m=x+y+zwithtorch.no_grad(): w = x + y + zprint(w)print(m)print(w.requires_grad)print(w....
n_epochs+1):# 在backward()前即可ifparams.gradisnotNone:params.grad.zero_()t_p=model(t_u,*params)loss=loss_fn(t_p,t_c)loss.backward()withtorch.no_grad():print(params.requires_grad)# Trueparams=params-learning_rate*params.gradprint(params.requires_grad)# False -> element 0 of tenso...
代码语言:javascript 复制 可以发现,-+的原地修改本来是不行的,因为autograd会检测你这个值是否变化,但是如果加上torch.no_grad()后就逃避了autograd的检测,在上下文管理器中只修改了tensor的data,属性没有修改,这样的话就可以对a进行求梯度的了,但是我们发现这个梯度被累加了,本来想要第二次反向传播的时候,最后a的...
(a,a.grad,a.requires_grad)---tensor([1.,1.],requires_grad=True)NoneTruetensor([1.,1.],requires_grad=True)tensor([2.,2.])Truetensor([3.,3.],requires_grad=True)tensor([2.,2.])Truetensor([3.,3.],requires_grad=True)tensor([4.,4.])True 可以发现,+=的原地修改本来是不行的,...
这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就...
c= torch.tensor(3., requires_grad=True) y= a ** 2 * x + b * x +cprint('before=', a.grad, b.grad, c.grad)#before= None None Nonegrads =autograd.grad(y, [a, b, c])print('after=', grads[0], grads[1], grads[2])#after= tensor(2.) tensor(1.) tensor(1.) ...
print(w.requires_grad) False None False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 也就是说,在with torch.no_grad结构中的所有tensor的requires_grad属性会被强行设置为false,如果前向传播过程在该结构中,那么inference过程中都不会产生计算图,从而节省不少显存。
torch.no_grad。作用与volatile相似，即使一个tensor（命名为x）的requires_grad = True，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：引用： https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/89517008 ...
# 需要導入模塊: import torch [as 別名]# 或者: from torch importno_grad[as 別名]deftest(self, dataset):self.model.eval()withtorch.no_grad(): total_loss =0.0predictions = torch.zeros(len(dataset), dtype=torch.float, device='cpu') ...