1、requires_grad variable默认是不需要被求导的,即requires_grad属性默认为False,如果某一个节点的requires_grad为True,那么所有依赖它的节点requires_grad都为True。 2、volatile 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volatile属性都为True。volatile属性为Tru...
比如grad_fn,对于用户自己创建的变量(Variable())grad_fn是为none的,也就是不能调用backward函数,但对于由计算生成的变量,如果存在一个生成中间变量的requires_grad为true,那其的grad_fn不为none,反则为none 比如data,这个就很简单,这个属性就是装的鸡蛋(tensor) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Varibale包含三个...
variable默认是不需要被求导的,即requires_grad属性默认为False,如果某一个节点的requires_grad为True,那么所有依赖它的节点requires_grad都为True。 2、volatile 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volatile属性都为True。volatile属性为True的节点不会求导,...
volatile属性为True的节点不会求导,其优先级比requires_grad高 多次反向传播时,梯度是累加的。反向传播的中间缓存会被清空,为了进行多次反向传播需要指定retain_graph=True来保存缓存 非叶子节点的梯度计算完之后即被清空,可以使用autograd.grad或hook技术获取非叶子节点梯度的值 variable的grad与data形状一致,应避免直接修...
volatile属性为True的节点不会求导,volatile的优先级比requires_grad高。retain_graph多次反向传播(多层监督)时,梯度是累加的。一般来说,单次反向传播后,计算图会free掉,也就是反向传播的中间缓存会被清空【这就是动态度的特点】。为进行多次反向传播需指定retain_graph=True来保存这些缓存。.backward()反向传播,求解...
新版本中,volatile 标志将被弃用且不再会有任何作用。先前的版本中,任何涉及到 volatile = True 的 Variable 的计算都不会由 autograd 追踪到。这已经被一组更灵活的上下文管理器所取代,包括 torch.no_grad(),torch.set_grad_enabled(grad_mode)等等。代码如下: ...
capricious,changeable,erratic,fantastic,fantastical,fickle,freakish,inconsistent,inconstant,mercurial,temperamental,ticklish,uncertain,unpredictable,unstable,unsteady,volatile,whimsical. 3.Lacking consistency or regularity in quality or performance: erratic,inconsistent,patchy,spotty,uneven,unsteady. ...
volatile=True相当于requires_grad=False。反之则反之。。。ok 注意:如果a是requires_grad=True,b是requires_grad=False。则c=a+b是requires_grad=True。同样的道理应用于volatile 为什么要排除子图 也许有人会问,梯度全部计算,不更新的话不就得了。 这样就涉及...
volatile: 推理模式, 计算图中只要有一个子图设置为True, 所有子图都会被设置不参与反向传 播计算,.backward()被禁止 >> a=Variable(torch.Tensor([1]),requires_grad=False) >> b=Variable(torch.Tensor([2]),requires_grad=True) >> c=a+b
新版本中,volatile 标志将被弃用且不再会有任何作用。先前的版本中,任何涉及到 volatile = True 的 Variable 的计算都不会由 autograd 追踪到。这已经被一组更灵活的上下文管理器所取代,包括 torch.no_grad(),torch.set_grad_enabled(grad_mode)等等。代码如下: ...