Pytorch-创建requires_grad=True的tensor

最新推荐文章于 2025-06-23 15:47:30 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-23 15:47:30 发布 · 6.9k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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。
部署运行你感兴趣的模型镜像

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

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.8

PyTorch 2.8

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

Nicetomeetu-
关注
PyTorch backward()原理及示例详解。哪些数据需要手动设置 requires_grad=True
qq_43069203的博客
02-23 1551
backward() 函数的主要作用是根据当前计算图的梯度信息，自动计算出各个张量（tensor）的梯度。具体来说，它通过链式法则（**chain rule**）对损失函数（通常是神经网络的输出与目标值之间的差异）对各个模型参数的梯度进行计算，并把这些梯度储存在每个张量的 .grad 属性中。
【PyTorch 计算图】requires_grad=True的leaf variable及其设计逻辑
Petersburg的博客
11-02 1213
介绍leaf variable；处理错误RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.`
Pytorch训练过程中改变模型参数 requires_grad 属性
01-20
如果模型只在一块GPU上跑，该过程非常简单，只需要训练中途迭代model的 parameters，然后改变各个param的requires_grad 属性即可： for name, param in model.named_parameters(): logger.info('parameter of %s'%name) logger.info('before requires_grad is : %s'%param.requires_grad) param.requires_grad = True logger.info('after requires_gr
【chatgpt】pytorch中requires_grad=True
Never Give Up
07-03 1033
告诉 PyTorch 为该张量计算梯度。这在训练神经网络时至关重要，因为需要通过反向传播更新模型参数。可以通过设置来冻结某些层的参数，使其在训练过程中保持不变。理解和使用可以帮助你更好地控制模型训练过程和参数更新。
Pytorch之requires_grad
白炎灵的博客
11-20 2304
requires_grad是Pytorch中通用数据结构Tensor的一个属性，用于说明当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息，以线性回归为例，容易知道权重w和偏差b为需要训练的对象，为了得到最合适的参数值，我们需要设置一个相关的损失函数，根据梯度回传的思路进行训练。 官方文档中的说明如下 If there’s a singl...
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。
\nx = torch.tensor(-2.0, requires_grad=True)
08-10
2. 使用`torch.tensor()`创建张量时，设置参数`requires_grad=True`。 3. 或者，也可以对现有的张量设置`.requires_grad_(True)`。 注意：只有浮点类型的张量才能设置需要梯度，整数类型不支持。 示例代码： ```...
params=torch.tensor([1.0,0.0],requires_grad=True)
最新发布
09-26
我们正在解析代码：`params=torch.tensor([1.0,0.0],requires_grad=True)` 根据引用[1]：requires_grad是torch.Tensor的一个布尔属性，用于指示是否计算该张量的梯度。默认情况下，模型参数（如nn.Linear的权重和...
Pytorch关于requires_grad_(True)的理解
热门推荐
一叶知秋境
04-25 4万+
  在学习图像迁移的时候，发现使用的vgg19模型需要保证模型参数不更新，所以使用了如下代码： vgg19 = models.vgg19(pretrained=True).to(device) vgg = vgg19.features for param in vgg.parameters(): param.requires_grad_(False)   但是疑惑的是，requires_grad_(False)的作用是让参数不被追踪。百思不解其意，故使用如下代码测试： import torch
requires_grad=True
m0_69648014的博客
06-23 618
是一个张量属性，用于指示该张量是否需要计算梯度。梯度是反向传播中用于优化模型参数的关键部分。，可以高效控制模型的训练过程。在 PyTorch 中，在创建张量时或之后启用。
pytorch requires_grad
OrdinaryMatthew的博客
01-14 430
【代码】pytorch requires_grad。
pytorch中模型参数requires_grad的含义
zyk910811的博客
07-06 1万+
【代码】pytorch中模型参数requires_grad的含义。
PyTorch requires_grad/detach
qq_38712865的博客
09-10 271
前情提要 在排查GAN训练失真问题时，对pytorch中梯度相关知识进行了回顾，特此记录，以便自我回顾。 参考文章 在pytorch中停止梯度流的若干办法，避免不必要模块的参数更新 一文搞透pytorch中的tensor、autograd、反向传播和计算图 pytorch训练GAN时的detach() 测试代码 import torch import torch.nn as nn def test_requires_grad(requires_grad=False): torc
pytorch学习笔记——requires_grad
phily123的博客
09-11 9467
根据PyTorch的自动求导机制，如果一个tensor设置require_grad为True的情况下，才会对这个tensor以及由这个tensor计算出来的其他tensor求导，并将导数值存在tensor的grad属性中，便于优化器来更新参数。所以一般情况下，只有对训练过程的tensor设置require_grad为True，便于求导和更新参数。而验证过程只是检查当前模型的泛化能力，只需要求出loss，所以不需要根据val set的loss对参数进行更新，因此require_grad为False。具体的一些
torch.Tensor.requires_grad_(requires_grad=True)的使用说明
敲代码的小风
01-20 1万+
参考链接: requires_grad_(requires_grad=True) → Tensor
torch.nn.Module.requires_grad_(requires_grad=True)
敲代码的小风
01-16 3571
参考链接: torch.nn.Module.requires_grad_(requires_grad=True)
.requires_grad_（True）
weixin_58074451的博客
03-09 1828
设置为True时，它会“告诉”PyTorch您希望它跟踪在该张量上执行的所有操作，以便它可以在反向传播期间自动计算梯度。冻结参数：在某些情况下，例如微调预先训练的模型，您可能需要冻结某些层，以便它们在训练过程中不会更新。内存效率：对于模型中不需要梯度计算的部分，将requires_grad设置为False可以提高模型的内存效率，因为PyTorch不会存储对这些张量执行的操作。初始化训练权重：在为要优化的神经网络定义权重时，将requires_grad设置为True，以便计算梯度，从而允许优化器调整权重。
pytorch requires_grad与优化器优化
qq_43561314的博客
08-13 555
import torch.nn as nn import torch import torch.optim as optim m = torch.randn((2,3,6)) class Abc(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.relu = nn.Linear(18,1) ...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值