Variable的volatile属性默认为False,如果某一个Variable的volatile属性被设为True,那么所有依赖它的节点的volatile属性都为True。volatile属性为True的节点不会求导,volatile的优先级比requires_grad的高。 当有一个输入的volatile=True时,那么输出的volatile=True。volatile=True推荐在模型推理过程(测试)中使用,这时只需要令...
返回一个新的Variable,从当前图中分离下来的。 返回的Variable requires_grad=False,如果输入 volatile=True,那么返回的Variable volatile=True。 注意: 返回的Variable和原始的Variable公用同一个data tensor。in-place修改会在两个Variable上同时体现(因为它们共享data tensor),可能会导致错误。 detach_()[source] 将...
volatile是Variable的另一个重要的标识,它能够将所有依赖它的节点全部设为volatile=True,优先级比requires_grad=True高。 而volatile=True的节点不会求导,即使requires_grad=True,也不会进行反向传播,对于不需要反向传播的情景(inference,测试阶段推断阶段),该参数可以实现一定速度的提升,并节省一半的显存,因为其不需要保...
Variable与Parameter的另一个不同之处在于,Parameter不能被volatile(即:无法设置volatile=True)而且默认requires_grad=True。Variable默认requires_grad=False。 torch.nn.Parameter(torch.tensor([2,3,4],dtype=torch.float))>>>Parametercontaining:tensor([2.,3.,4.],requires_grad=True)# 或者还可以这样使用:to...
Variable的volatile属性默认为False,如果某一个Variable的volatile属性被设为True,那么所有依赖它的节点的volatile属性都为True。volatile属性为True的节点不会求导,volatile的优先级比requires_grad的高。 volatile=True推荐在模型推理过程(测试)中使用,这时只需要令输入的volatile=True,保证用最小的内存来执行推理,不会保存...
(2)volatile (bool) :意为“挥发”,设置为True,构建在该Variable上的图都不会求导,专为推理阶段设计。 Variable支持大部分tensor支持的函数,但其不支持部分inplace函数,因为这些函数会修改tensor自身,在反向传播中,Variable需要缓存原来的tensor来计算梯度。如果想要计算各个Variable的梯度,只需要调用根节点Variable的back...
volatile (bool) –volatile标记. 只能通过keyword传入. backward(gradient=None, retain_variables=False) 当前Variable对leaf variable求偏导。 计算图可以通过链式法则求导。如果Variable是 非标量(non-scalar)的,且requires_grad=True。那么此函数需要指定gradient,它的形状应该和Variable的长度匹配,里面保存了Variable的...
pytorch0.4到pytrch1.0跨度有点大,variable跟tensor合并成tensor了,不能设置volatile 参数,所以在做evaluation时很容易出现out of memory的问题。所以你需要在最后的loss和predict输出设置 .cpu().detach() 比如说: total_loss.append(loss.cpu().detach().numpy()) total_finish_loss.append(finish_loss.cpu()....
另一个区别是,parameters不能是volatile,他们默认要求梯度。参数说明:data (Tensor) – parameter tensor. requires_grad (bool, optional) – 如果需要计算剃度,可以参考从向后排除子图Containers:class torch.nn.Module所有神经网络模块的基类。你的模型也应该继承这个类。Modules还可以包含其他模块,允许将它们嵌套在树...
下面是在PyTorch中定义变量的示例代码。 datatensor = Variable(data, volatile=True) 浏览0提问于2018-04-15得票数 24 回答已采纳 2回答 如何计算自动微分的计算复杂度? 、、、 我正在使用Pytorch中实现的autogrid来训练神经网络,我需要计算整个算法的计算复杂度。我在哪里可以找到完整的autograd计算复杂度的计算?