x.data()与x.detach()

最新推荐文章于 2024-05-05 13:56:57 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-05 13:56:57 发布 · 884 阅读 · 0 ·
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。
文章标签：

#pytorch

本文探讨了在PyTorch中使用detach()和requires_grad属性来分离计算图的方法。这两种方式都能实现与原始变量共享数据的同时切断反向传播路径的效果，但detach()在安全性上更胜一筹。
PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

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

1. 相同点：

1. 都和x共享同一块数据；

2. 都和x的计算历史无关；

3. requires_grad = False。

2. 不同点：

x.detach()更安全

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

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

Pytorch中x.data()与x.detach()的区别
m0_45388819的博客
10-03 2926
Pytorch中x.data()与x.detach()的区别 作用 阻断梯度回传 class TestDetach(nn.Module): def __init__(self, InDim, HiddenDim, OutDim): super().__init__() self.layer1 = nn.Linear(InDim, HiddenDim, False) self.layer2 = nn.Linear(HiddenDim, OutDim,
【pytorch】tensor.detach()和tensor.data的区别
shuaixio的博客
02-24 1186
分离tensor操作，.detach方法，.data属性，梯度回传，分离后的数据安全性
pytorch中的.detach()和detach_()和.data和.cpu()和.item()的深入详解与区别联系
weixin_45928096的博客
03-16 6030
pytorch中的.detach()和detach_()和.data和.cpu()和.item()的深入详解与区别联系 在x->y->z传播中，如果我们对y进行detach()，梯度还是能正常传播的； 但如果我们对y进行detach_()，就把x->y->z切成两部分：x和y->z，x则无法接受到后面传过来的梯度。 x.data和x.detach()返回和x的相同数据 tensor，这个新的tensor和原来的tensor（即x） .data返回的是一个tensor、而.item()返回的是一个具体的数值。
pytorch中的.clone() 和 .detach()复制变量、共享内存变量
爱在深秋
08-31 1万+
使用torch.clone()获得的新tensor和原来的数据不再共享内存，但仍保留在计算图中，clone操作在不共享数据内存的同时支持梯度梯度传递与叠加，所以常用在神经网络中某个单元需要重复使用的场景下。需要注意的是view返回的Tensor与源Tensor是共享data的，但是依然是一个新的Tensor（因为Tensor除了包含data外还有一些其他属性），两者id（内存地址）并不一致。detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,与旧的tensor共享内存，脱离计算图，不会牵扯梯度计算。..
detach
燕然一勒的博客
11-24 1213
参考：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/96837905 tensor.detach() x.detach()返回和x相同数据的tensor，而且这个新tensor和原来的tensor是公用数据的，一者改变，另一个也会跟着变，且得到的新的tensor的requires_grad = False，即不可求导。 此操作不会改变原ten...
detach,矩阵运算等知识
landing_guy_的博客
07-03 3637
pytorch中梯度detach, 矩阵的转置, 求和等
pytorch 中 .detach() .detach_() 和 .data的区别
NYSDY的博客
05-11 1184
pytorch 中 .detach() .detach_() 和 .data的区别
PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解
12-23
PyTorch0.4中，.data 仍保留，但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里，且require s_grad = False, 这样有些时候是不安全的, 因为 x.data 不能被 autograd ...
pytorch .detach() .detach_() 和 .data 切断反向传播
qq_41917697的博客
04-13 1180
pytorch .detach（）.detach_（）和 .data 切断反向传播.data.detach().detach_()补充：.clone() 当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。 不过在查看前人写的一些代码时，经常会看见.data，下面介绍一下区别： .data import torch a = torch.tenso
pytorch中的.detach()
qq_41550328的博客
02-13 3931
我认为所谓的.detcah（）就是两步操作： copy() 将原来的变量复制一份 variable---->tensor 将复制品变为Tensor x = Variable(t.rand(1,2,3), requires_grad=True) y = Variable(t.rand(1,2,3), requires_grad=True) z = (x.detach()*y) print...
【Python】torch中的.detach（）函数详解和示例
不定时分享，互相学习，共同进步
01-16 7105
在PyTorch中，.detach()是一个用于张量的方法，主要用于创建该张量的一个“离断”版本。这个方法在很多情况下都非常有用，例如在缓存释放、模型评估和简化计算图等场景中。
pytorch：.detach()、.detach_()的作用和区别
julac的博客
03-19 1万+
返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置，不同之处只是requires_grad为false，得到的这个。其实detach()和detach_()很像，两个的区别就是detach_()是对本身的更改，detach()则是生成了一个新的tensor。由于x是直接创建的，所以它没有grad_fn，而y是通过一个加法操作创建的，所以y有grad_fn。将m的grad_fn的值设置为None，这样m就不会再与前一个节点x观点，这里的关系就会变成。
PyTorch中 detach() 、detach_()和 data 的区别
修行之路
05-29 651
PyTorch中 detach() 、detach_()和 data 的区别
解读张量的.detach()用法&用途
最新发布
weixin_45044014的博客
05-05 516
其中，’x.requires_grad_(True)‘和’x_1.requires_grad_(True)‘这两行修改了’x‘和’x_1’的 ‘requires_grad`属性。这使得PyTorch开始跟踪对`x`和`x_1`的操作，并且在需要的时候（如进行一个反向传播）计算这些操作的梯度。其中，‘xk.detach()’会创建一个新的张量‘x‘，它基于`xk`但与原始的计算图脱离。类似的，`xk_1.detach()`创建一个新的张量`x_1`，它基于`xk_1`但也是与原始的计算图脱离的。
动手学深度学习笔记第四章（多层感知器）
qq_46144849的博客
01-13 1308
深度学习知识
pytorch的函数 .detach()
群星闪耀的博客
06-16 1万+
参考： http://www.bnikolic.co.uk/blog/pytorch-detach.html
modAL应用pytorch时TypeError: ＜class ‘torch.Tensor‘＞ datatype is not supported
qq_45906474的博客
09-23 1229
modAL中pytorch例子报错问题 TypeError: datatype is not supported
pytorch中data和detach()的区别
xiaojiajia007的博客
08-29 2万+
简单地说，推荐使用detach()，因为这样更安全。 知乎上有篇说明： https://zhuanlan.zhihu.com/p/38475183 "However, .data can be unsafe in some cases. Any changes on x.data wouldn’t be tracked by autograd, and the computed gradi...
pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别
热门推荐
MIss-Y的博客
07-11 19万+
前言：当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播 一、tensor.detach() 返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得...
x = x.detach()
04-05
This code snippet is used in PyTorch to detach a tensor from its computation graph. Detaching a tensor means that it will no longer be tracked by the autograd engine, which is responsible for ...
评论
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