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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Pytorch中torch.autograd.Variable的用法

风口IT猪的成长录

09-26

524

构建神经网络的计算图时，需用将Tensor包装起来，形成计算图中的节点。backward()自动计算出所有需要的梯度。来针对某个变量执行grad获得想要的梯度值。

torch.autograd.Variable的用法

辉的博客

12-30

367

torch.autograd.Variable 是 PyTorch 中早期版本用于封装张量（Tensor）以支持自动求导的类。然而，从 PyTorch 0.4 开始，Variable 和 Tensor 已经合并，现在直接使用 Tensor 即可完成所有操作，包括自动求导。因此，在现代 PyTorch 中，通常不需要显式使用 Variable。

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torch.autograd.Variable的求导，简单使用

weixin_43794311的博客

05-28

1425

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

Pytorch(三) —— Variable(volatile=True) & torch.autograd.grad & python对函数求导(sympy)

hxxjxw的博客

05-24

1123

只要backward了之后 w.grad就被更新了，保存了当前点的梯度值

PyTorch中Variable变量与torch.autograd.Variable

kuxingseng123的博客

01-02

302

慢慢的将该框架，全部都搞清楚，然后找个研究方向开始做研究，争取一年时间ACL

torch.autograd方法类Variable

热门推荐

KGzhang的博客

08-23

1万+

torch.autograd提供实现任意标量值功能的自动区分的类和功能。它需要对现有代码进行最小的更改，只需将所有张量包装在Variable对象中。 Variable API与常规Tensor API几乎相同（除了几个需要对梯度计算的输入进行重写的in-place方法外）。在大多数情况下，Tensors可以安全地替换为Variable，代码将保持工作正常。所以，在这里只介绍有别于Tensors

torch.autograd.variable

YoJayC的博客

08-03

7104

在PyTorch0.4.0之后Variable 已经被PyTroch弃用 Variable不再是张量使用autograd的必要条件只需要将张量的requires_grad设为True该tensor就会自动支持autograd运算在新版的PyTorch中Variable(tensor)和Varialbe(tensor, requires_grad)还能继续使用，但是返回的是tensor，而不是Variable Variable.data的效果和tensor.data一样诸如Variable

pytorch中的model.eval()与volatile=True与requires_grad=False

爱在深秋

08-01

5558

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

457

pytorch更新完后Variable与Tensor合并了。现在torch.Tensor()能像Variable一样进行反向传播的更新，返回值为Tensor，Variable自动创建tensor，且返回值为Tensor，（所以以后不需要再用Variable）。Tensor创建后,默认requires_grad=Flase，可以通过xxx.requires_grad_()将默认的Flase修改为True。来看看官方文档是怎么介绍的吧。下面附代码及官方文档代码： import torch from to

torch.autograd.Variable

星之所望的博客

03-11

977

https://www.cnblogs.com/henuliulei/p/11363121.html

自动求导 & Variable对象（torch.autograde.Variable）

mrlong83416的博客

03-24

2747

def to_var(self, x, volatile=False): #torch.Size([1024, 118]) if torch.cuda.is_available(): x = x.cuda() return Variable(x, volatile=volatile) 介绍 class torch.autograd.Variable：为什么要引入Variable？首先回答为什么引入Tensor。仅仅使用n...

pytorch 文档学习---torch.autograd.Variable

小膜仙的博客

05-05

437

torch.autograd能够为类和函数提供自动求导。要使用它，只需要声明需要计算梯度的张量，加上requires_grad=True即可 Variable-在pytorch 1.0版本中已经不赞成使用了，它对自动求导已经不是必须的了，只需要自动加上requires_grad=True就能自动求导了。有如下几个不同： ①Variable(tensor) 和 Variable(tensor, r...

torch.autograd.Variable.data.norm()

荷叶田田

01-22

1788

torch.autograd.Variable.data.norm() 就是Variable中的data这个tensor的p范数

Pytorch中的变量torch.autograd.Varialbe()

BBJG_001的博客

02-03

2441

原文地址为了满足机器学习中变量多方面的计算机需求，就需要对单纯的变量封装更多的属性和方法来实现。Pytorch中的变量类定义在了torch.autograd.Variable。下面来说明Pytorch中变量的使用导入包支持 import torch from torch.autograd import Variable # torch 中 Variable 模块定义一个Variable变量...

【PyTorch】torch.autograd.Variable 类：旧版用于自动求导的核心数据结构（已不再需要）

彬彬侠的博客

03-02

529

torch.autograd.Variable是PyTorch旧版用于自动求导的核心数据结构，它是torch.Tensor的一个封装，包含梯度信息，支持反向传播。注意：从PyTorch0.4.0开始，Variable已被合并到Tensor，不再需要显式使用Variable，所有Tensor现在都默认支持自动求导。

【文档学习】PyTorch——torch.autograd（含Variable）

ShuqiaoS的博客

03-20

2732

本系列记录了博主学习PyTorch过程中的笔记。本文介绍的是troch.autograd，官方介绍。更新于2019.03.20。 Automatic differentiation package - torch.autograd torch.autograd提供了类和函数用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导，只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variabl...

torch.autograd.Variable仅作为自己的记录

kling_bling的博客

11-17

314

variable是一个类，用于包装tensor，一个tensor转成variable后，有三个属性。grad_fn：用户创建变量还是中间计算变量。data:存原始的张量值。

torch.autograd

kuxingseng123的博客

12-06

427

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。

修改 target = Variable(target, volatile=True).cuda(non_blocking=True)

最新发布

04-10

<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何在PyTorch中将旧代码中的`target = Variable(target, volatile=True).cuda(non_blocking=True)`改写以适配新版API。首先，我得回忆一下PyTorch版本更新带来的变化，特别是关于`Variable`和`volatile`参数的弃用情况。记得从PyTorch 0.4.0版本开始，`Variable`被弃用了，因为Tensor现在默认支持自动求导。所以原来的`Variable(target)`可以直接用`target`代替，只要确保`target`是Tensor类型。接下来是`volatile=True`这个参数，它之前用于告诉PyTorch不需要梯度计算，节省内存和计算资源。现在这个参数被替换成`torch.no_grad()`上下文管理器或者设置`requires_grad=False`。不过在这里，因为`volatile=True`用在输入数据上，所以可能需要将整个操作包裹在`with torch.no_grad():`中，或者在创建Tensor时设置`requires_grad=False`。然后是关于`.cuda(non_blocking=True)`的部分，这部分在新版本中应该没有变化，仍然可以使用。不过需要注意是否已经将数据转移到GPU上，可能需要先检查`target`是否是CPU Tensor，再调用`.cuda()`方法。另外，`non_blocking=True`参数用于异步传输，适用于数据预取，这在训练中常见，所以保留下来是正确的。现在需要考虑如何将这两个部分结合起来。旧代码中同时使用了`Variable`和`volatile`，以及`.cuda()`。新版中应该直接使用Tensor，不需要Variable，并且用`requires_grad=False`替代`volatile`，或者使用`torch.no_grad()`。例如，可能有两种写法： 1. 如果只需要对当前操作禁用梯度，可以用`with torch.no_grad():`包裹整个赋值过程，但不确定是否需要，因为`target`通常是标签数据，不需要梯度。因此，可能更直接的是在创建Tensor时设置`requires_grad=False`，或者直接忽略，因为标签默认不需要梯度。不过，在旧代码中，`volatile=True`可能影响的是前向传播时不计算梯度，从而节省内存。现在正确的做法是确保`target`的`requires_grad`为False，并且可能不需要显式设置，因为标签一般不需要梯度。所以可能只需要移除`Variable`和`volatile`，保留`.cuda(non_blocking=True)`即可。因此，改写后的代码可能简化为`target = target.cuda(non_blocking=True)`，前提是`target`已经是Tensor。但需要确保`target`在转换前是Tensor类型。如果输入的是numpy数组或其他类型，可能需要先转换为Tensor，例如使用`torch.tensor(target)`，然后再调用`.cuda()`。此外，用户提到要适配新版本或解决兼容性问题，可能需要检查是否有其他弃用的函数或参数，例如`volatile`已经被完全移除，必须用新的方法替代。总结步骤： 1. 移除`Variable`，直接使用Tensor。 2. 用`requires_grad=False`替换`volatile=True`，或者使用`torch.no_grad()`上下文。 3. 保持`.cuda(non_blocking=True)`，但确保`target`已经是Tensor。可能用户原来的代码中，`target`可能不是Tensor，所以需要先转换为Tensor，但根据上下文，假设`target`已经是Tensor。所以改写后的代码为： `target = target.cuda(non_blocking=True)` 或者，如果需要显式禁用梯度： `target = target.requires_grad_(False).cuda(non_blocking=True)` 不过，对于标签数据，通常不需要梯度，所以可能不需要设置`requires_grad`，直接转换到GPU即可。另外，需要检查是否在正确的设备上，例如是否已经启用了CUDA，是否有可用的GPU。可能需要先检查`torch.cuda.is_available()`，如引用[2]中提到的问题，如果CUDA不可用，这样的代码会出错。因此，在改写代码时，还要确保环境配置正确，CUDA可用。如果用户遇到`torch.cuda.is_available()`为False的问题，可能需要参考引用[2]中的解决方案。最终，正确的改写应该是移除`Variable`和`volatile`，并保留`.cuda()`调用，可能添加`requires_grad=False`，但通常标签不需要，所以可能不需要。因此，最简化的版本是`target = target.cuda(non_blocking=True)`。</think>在PyTorch新版本中，`Variable`和`volatile`参数已被弃用。改写步骤如下： 1. **移除`Variable`包装** PyTorch 0.4.0+ 后，Tensor直接支持自动求导，无需手动包装为`Variable`。 2. **替换`volatile=True`** 该参数的功能由以下两种方式替代： - **方法1**：通过设置`requires_grad=False`显式禁用梯度计算。 - **方法2**：使用`torch.no_grad()`上下文管理器包裹相关操作。 3. **保留`.cuda(non_blocking=True)`** 新版PyTorch仍支持该语法，用于异步将数据转移到GPU[^1]。 ### 修改后代码 ```python # 原代码 target = Variable(target, volatile=True).cuda(non_blocking=True) # 新版本代码（方法1） target = target.requires_grad_(False).cuda(non_blocking=True) # 新版本代码（方法2） with torch.no_grad(): target = target.cuda(non_blocking=True) ``` ### 注意事项 - 确保`target`已为Tensor类型，否则需先转换（如`torch.tensor(target)`）。 - 若需兼容CPU/GPU环境，建议使用`target.to(device)`并预先定义`device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")`[^2]。