torch.zero_like用法 返回和输入矩阵形状相同的全0矩阵。相当于torch.zeros(x.size())
x.grad.zero_() Out[9]: tensor([0., 0., 0., 0.]) y=x.sum() y.backward() x.grad Out[12]: tensor([1., 1., 1., 1.]) 调用backward()函数之前都要将梯度清零,因为如果梯度不清零,pytorch中会将上次计算的梯度和本次计算的梯度累加。这样的好处是,当我们的硬件限制不能使用更大的batch...
1.2.4 zero_grad 在反向传播计算梯度之前对上一次迭代时记录的梯度清零,参数set_to_none 设置为 True 时会直接将参数梯度设置为 None,从而减小内存使用, 但通常情况下不建议设置这个参数,因为梯度设置为 None 和0 在PyTorch 中处理逻辑会不一样。 def zero_grad(self, set_to_none: bool = False): r"""...
t1 = torch.tensor([1, 1, 1]) t2 = torch.zeros_like(t1) print(t1) print(t2) tensor([1, 1, 1]) tensor([0, 0, 0]) torch.ones_like()与torch.ones()功能:创建全1张量,用法与zero相同。 torch.full() 和 torch.full_like() torch.full(size, fill_value, out=None, dtype=None, la...
torch.zeros_like(fake_output)) d_fake_loss.backward() # 求解梯度 d_loss = d_real_loss + d_fake_loss # 判别器总的损失等于两个损失之和 d_optim.step() # 进行优化 g_optim.zero_grad() # 将生成器的所有梯度归0 fake_output = dis(gen_img) # 将生成器的图片放到判别器中,此时不做截断...
也可以用nn.ZeroPad2d nn.ZeroPad2d() 补零填充 输入要是(b,c,h,w)或是(c,h,w) 删除Tensor中指定位置的元素 pytorch没有类似的函数 自己写也不慢 def del_tensor_ele(arr,index): arr1 = arr[0:index] arr2 = arr[index+1:] return torch.cat((arr1,arr2),dim=0) F.pad tensor扩充 torch...
noise = torch.randn(batch_size, 100)fake_data = generator(noise)gen_loss = criterion(discriminator(fake_data), torch.ones_like(real_data))optimizer_G.zero_gradgen_loss.backwardoptimizer_G.step AR(自回归模型) 算法原理:自回归模型是一种基于序列数据的生成模型,它通过预测序列中下一个元素的值来生...
optimizer.zero_grad()output=model(data)loss=criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() ifcapture_metrics: # update metrics # 更新指标 metrics["avg_loss"].update(loss) forname, metricinmetrics.items(): ifname!="avg_loss": ...
metrics["avg_loss"].update(loss, weight=torch.ones_like(loss)) 应用此更改后重新运行脚本表明,我们已成功消除了初始同步事件,但又发现了一个新的同步事件,这次来自 _cast_and_nan_check_input 函数: 再次使用 record_function 进行分析 为了探究这个新的同步事件,我们使用额外的分析探针扩展了自定义指标,并重...
numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)[source]Return an array ofzeroswith try to keep order, otherwise, order=’C’ is implied.New in version 1.17.0.Returns:out:ndarrayArray ofzeroszero.Examples>>> x = np.arange(6)>>> x = x.reshape((2, 3))>>> ...