# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importset_grad_enabled[as 别名]defdo_one_epoch(self, epoch, episodes):mode ="train"ifself.naff.trainingelse"val"epoch_loss, accuracy, steps =0.,0.,0data_generator = self.generate_batch(episodes)forx_t, x_tnindata_generator:w...
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 torch.autograd.set_ grad. enabled(mode):设置是否进行梯度计算的上下文管 理器。 torch.autograd.Function 每一个原始的自动求导运算实际上是两个在Tensor上运行的函数 forw...
with torch.set_grad_enabled(True): print(torch.zeros((1, 1), requires_grad=True).long().requires_grad) False 因为Pytorch中浮点类型的tensor才能有梯度,.long()会改变requires_grad
set_grad_enabled将基于它的参数mode使用或禁用梯度。它也能作为一个上下文管理器或函数使用。 参数:mode(bool) – 标记是否使能梯度(True),或使能(False)。这能被用在有条件的使能梯度。 示例: >>>x=torch.tensor([1],requires_grad=True)>>>is_train=False>>>withtorch.set_grad_enabled(is_train):.....
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...
def__init__(self): ifnottorch._jit_internal.is_scripting(): super().__init__() self.prev=False def__enter__(self): self.prev=torch.is_grad_enabled() torch.set_grad_enabled(False) def__exit__(self,exc_type:Any,exc_value:Any,traceback:Any)->None: torch.set_grad_enabled(self....
True>>>torch.set_grad_enabled(False)>>>y=x*2>>>y.requires_grad False In-place operations on Tensors 在autograd中支持就地操作是一件困难的事情,我们在大多数情况下不鼓励使用它们。Autograd积极的缓冲区释放和重用使其非常高效,并且很少有就地操作实际降低内存使用量的情况。除非您在沉重的内存压力下操作,...
您遇到此错误是因为您在def train_memory中将torch.set_grad_enabled设置为True
New issue Replace torch.set_grad_enabled(False) with torch.no_grad() #467 Merged adamnsandle merged 1 commit into snakers4:master from gau-nernst:fix_grad Jun 21, 2024 +2 −1 Conversation 0 Commits 1 Checks 0 Files changed 1 ...
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/functional.py in embedding(input, weight, padding_idx, max_norm, norm_type, scale_grad_by_freq, sparse) 1465 # remove once script supports set_grad_enabled 1466 _no_grad_embedding_renorm_(weight, input, max_norm, norm_type) -> 1467 retu...