pytorch禁止/允许计算局部梯度

深度学习计算图与反向传播:从原理到PyTorch实战 1. 先搞清楚计算图和反向传播到底在解决什么问题 如果你刚开始接触深度学习,或者已经用过 PyTorch、TensorFlow 的 backward() 函数,但对它背后的“黑箱”感到不安,那这一讲的内容就是为你准备的。计算图和反向传播不是某个框架的专属特性,而是整个深度学习训练得以运转的底层核心机制。它解决的核心问题是: 在一个由数百万甚至数十亿个参数组成的复杂计算网络中,如何高效、准确地计算出每一个参数对最终损失的“贡献度”(即梯度) 。 很多人以为反向传播就是框架自动完成的魔法,调包就行。但当你遇到梯 阅读详情

一、禁止计算局部梯度

torch.autogard.no_grad: 禁用梯度计算的上下文管理器。

当确定不会调用Tensor.backward()计算梯度时,设置禁止计算梯度会减少内存消耗。如果需要计算梯度设置Tensor.requires_grad=True

两种禁用方法:

  • 将不用计算梯度的变量放在with torch.no_grad()里
>>> x = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
>>> with torch.no_grad():
...   y = x * 2
>>> y.requires_grad
Out[12]:False

  • 使用装饰器 @torch.no_gard()修饰的函数,在调用时不允许计算梯度
>>> @torch.no_grad()
... def doubler(x):
...     return x * 2
>>> z = doubler(x)
>>> z.requires_grad
Out[13]:False

二、禁止后允许计算局部梯度

torch.autogard.enable_grad :允许计算梯度的上下文管理器

在一个no_grad上下文中使能梯度计算。在no_grad外部此上下文管理器无影响.

用法和上面类似:

  • 使用with torch.enable_grad()允许计算梯度

        
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