(1) 用法
with torch.no_grad():
具體操作
上例的「具體操作」中均不更新梯度，這樣可以節約計算時間和記憶體。一般用於驗證或者測試階段。
(1) 用法
p.requires_grad=false一般用於將某一層設定為不自動更新梯度，以避免訓練模型時對該層調參。
(1) 用法
model.eval()
具體操作
模型支援train模式和eval模式，在使用模型之前呼叫model.eval()，進入eval評估模型，它將改變forward，如禁止dropout，並用統計資料做batch norm。因此，有時train模式和eval模式模型計算的結果不同。
Pytorch 控制上下文區域性梯度更新
在模型的evaluation階段和實際應用時，需要關閉pytorch自帶的自動求導autograd機制，以防止驗證 應用資料對網路引數的變動，同時減少自動求導帶來的運算和儲存消耗。其常見的控制場景包括 1 禁止計算區域性梯度 2 在禁止計算區域性梯度中，允許更精細的區域性梯度計算 3 根據判斷條件，...
Pytorch自動求解梯度
要理解pytorch求解梯度，首先需要理解pytorch當中的計算圖的概念，在計算圖當中每乙個variable都代表的乙個節點，每乙個節點就可以代表乙個神經元，我們只有將變數放入節點當中才可以對節點當中的變數求解梯度，假設我們有乙個矩陣 1.2.3.4.5.6.我們將這個矩陣 二維張量 首先在pyt...
pytorch梯度累加反向傳播
傳統的訓練函式，乙個batch是這麼訓練的 for i,images,target in enumerate train loader 1.input output images images.cuda non blocking true target torch.from numpy np.arr...