torch.autograd.Variable(tensor,requires_grad=False,volatile=True)

最新推荐文章于 2025-03-02 15:08:48 发布
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Variable:类似于一个tensor的升级版，里面包含了requires_grad,grad_fn,voliate

a=Variable(torch.tensor([1]),volatile=True)
b=Variable(torch.tensor([1]),requires_grad=False)

voliate:当a tensor的requires_grad=True后，与a相连的张量的requires_grad都被设置为True （ps：c=a+b，c与a相连，b不与a相连）。

 而violate=True相当于requires_grad=False,且相连时比requies_grad优先级别高

a=Variable(torch.tensor([1]),volatile=True)
b=Variable(torch.tensor([1]),requires_grad=False)
c=a+b
c.requires_grad

》》》False

 

 

#   当设置Variable(tensor,requires_grad=True,volatile=True),系统就会报错

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参考 的博客 1、https://blog.csdn.net/优快云_of_ding/article/details/110691635 2、https://blog.csdn.net/e01528/article/details/84069243 Variable类和计算图，使用的参数 简单的建立一个计算图，便于理解几个相关知识点： requires_grad 是否要求导数，默认False，叶节点指定True后，依赖节点都被置为True .backward() 根Variable的方法会反向求解叶V
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星之所望的博客
03-11 959
https://www.cnblogs.com/henuliulei/p/11363121.html
pytorch中的model.eval()与volatile=True与requires_grad=False
爱在深秋
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最近在看不同的代码，发现有几个地方存在疑惑，所以梳理一下。这个几个地方用来操作或者限定tensor在训练或者测试阶段是否进行求导，或者一些其他限定。
诚之和:pytorch Variable与Tensor合并后 requires_grad()默认与修改方式
weixin_45378258的博客
08-19 430
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Pytorch(三) —— Variable(volatile=True) & torch.autograd.grad & python对函数求导(sympy)
hxxjxw的博客
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自动求导 & Variable对象（torch.autograde.Variable）
mrlong83416的博客
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kuxingseng123的博客
12-06 385
慢慢的将autograd各种函数都学习透彻，学习彻底， 全部都将其搞定都行啦的理由。
volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.
最新发布
03-23
<think>嗯，用户问的是为什么PyTorch中的volatile被移除了，以及如何用with torch.no_grad()来替代。首先，我得回想一下PyTorch的版本更新历史。记得在早期的版本里，比如0.3或更早，volatile关键字确实存在，用于变量声明，告诉自动求导系统不需要跟踪梯度。但后来PyTorch更新到0.4或更高版本后，这个关键字就被弃用了，转而推荐使用torch.no_grad()上下文管理器或者装饰器。所以用户可能是在旧代码中看到了volatile，现在需要迁移到新版本。 接下来，为什么volatile会被移除呢？可能的原因包括简化API，让梯度控制更统一。volatile和requires_grad这两个参数功能有些重叠，容易让用户混淆。而torch.no_grad()不仅可以管理梯度计算，还能优化内存，这在训练和推理时都很重要。此外，上下文管理器的方式更符合Python的惯用法，比如类似文件操作的with语句，使得代码更清晰易读。 然后，如何替代volatile？需要说明旧代码中用volatile=True的地方，现在应该用with torch.no_grad()包裹起来，或者用装饰器。同时，可能还需要注意变量是否需要设置requires_grad=False，虽然no_grad()会自动处理，但在某些情况下显式设置可能更安全。 用户可能的需求是更新旧代码，或者理解新版PyTorch的机制。他们可能遇到的问题是，旧代码在运行时报错，提示volatile不存在，所以需要知道如何修改。此外，用户可能还想了解替代方法背后的原理，比如梯度计算如何被禁用，内存优化的好处等。 可能还需要提到torch.no_grad()的其他用途，比如在模型评估或推理时使用，以及在模型导出或计算验证指标时的应用。这样用户不仅知道如何替换，还能理解何时使用这个上下文管理器。 另外，可能需要给出具体的代码示例，对比旧版和新版的写法，让用户更直观地看到差异。例如，旧版中变量声明为volatile=True，而新版则是在with块内进行运算，并可能显式设置requires_grad=False。 最后，总结一下，强调PyTorch官方推荐的做法，以及使用torch.no_grad()的好处，如代码简洁、内存高效、功能统一等。这样用户能全面理解为什么做出这样的改变，以及如何正确应用新的方法。</think>### PyTorch中volatile被移除的原因及替代方案 #### 1. **volatile的作用与局限性** 在PyTorch早期版本（如0.3及之前），`volatile`用于标记张量是否参与梯度计算。例如： ```python x = torch.autograd.Variable(data, volatile=True) # 旧版语法 ``` - **功能**：`volatile=True`会禁用梯度跟踪和计算图构建，适用于推理阶段。 - **问题**：与`requires_grad=False`功能部分重叠，且命名易混淆（`volatile`未清晰表达其用途）[^1]。 #### 2. **移除volatile的原因** PyTorch 1.0+ 移除了`volatile`，主要因为： - **API简化**：统一使用`requires_grad`控制梯度计算，减少冗余参数。 - **性能优化**：`torch.no_grad()`上下文管理器能更高效地禁用梯度计算，同时释放内存[^1]。 - **语义清晰**：`no_grad`直接表明“不计算梯度”，比`volatile`更易理解。 #### 3. **替代方案：`with torch.no_grad()`** 新版代码应使用以下方式替代`volatile=True`： ```python with torch.no_grad(): y = model(x) # 此范围内所有操作不记录梯度 ``` - **功能等效**：禁用梯度跟踪，适用于推理、模型验证等场景。 - **内存优化**：比`volatile`更彻底地释放计算图占用的内存[^1]。 #### 4. **其他相关方法** - **局部禁用梯度**： ```python x = torch.tensor([1.0], requires_grad=False) # 显式设置不计算梯度 ``` - **装饰器模式**（适用于函数）： ```python @torch.no_grad() def inference_fn(x): return model(x) ``` --- ###
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