Pytorch-创建requires_grad=True的tensor

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本文介绍在Pytorch中创建requires_grad=True的四种方法，包括使用torch.randn、Variable、torch.tensor以及设置tensor属性，确保tensor能进行梯度计算。

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Pytorch-创建requires_grad=True的tensor

有以下四种方法

  • x = torch.randn(2, 3, requires_grad=True)
  • x = Variable(torch.Tensor([2, 3]), requires_grad=True)
  • x = torch.tensor([2.0, 3], requires_grad=True)或者x = torch.tensor([2, 3], requires_grad=True, dtype=torch.float32)(Pytorch中浮点类型的tensor才能有梯度)
  • x = torch.Tensor([2, 3]); x.requires_grad=True
Nicetomeetu-
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.requires_grad_（True）
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pytorch中的model.eval()与volatile=True与requires_grad=False
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`requires_grad` 是 PyTorch 中的一个属性，用于控制张量是否需要梯度计算。当你想要跟踪并计算某个张量对模型参数的梯度时，应该将其 `requires_grad` 设置为 `True`。 例如，在训练神经网络时，我们通常会将模型的权重（weight）和偏置（bias）等参数的 `requires_grad` 设置为 `True`，因为它们是可学习的。对于输入数据（如图像、文本等），默认情况下其 `requires_grad` 通常是 `False`，因为我们并不关心它们的梯度信息。 当你运行反向传播算法 (`torch.autograd.backward()`) 时，所有 `requires_grad=True` 的张量的梯度都会被自动更新。如果某个张量不需要梯度计算，比如常数项，可以设置为 `requires_grad=False`，这能节省内存并提高运算效率。 ```python # 示例 model.parameters() # 获取模型的所有参数 for param in model.parameters(): if param.requires_grad: print(f"参数 {param} 需要梯度计算") else: print(f"参数 {param} 不需要梯度计算") input_tensor = torch.randn(1, 10) # 输入张量 input_tensor.requires_grad = True # 将输入设为可导 output = model(input_tensor) loss = criterion(output, target) loss.backward() # 反向传播计算梯度 ```
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