【pytorch笔记】在with torch.no_grad()中临时允许记录梯度

最新推荐文章于 2024-07-22 20:08:14 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch
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with torch.no_grad():
	with torch.enable_grad():
		允许使用梯度的部分
pytorch中使用torch.no_grad()和torch.enable_grad()控制梯度计算的方法
weixin_69334636的博客
03-06 3193
pytorch中使用torch.no_grad()和torch.enable_grad()控制梯度计算的方法
pytorch禁止/允许计算局部梯度
Answer3664的博客
08-13 1万+
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 = torc...
【Pytorch神经网络理论篇】 04 Variable类型与自动微分模块剖析
小李的研究生学习日记
03-01 5460
1 Variable类型与自动微分模块概述 1.1 Variable类型 Variable是由Autograd模块对张量进行进一步封装实现的，具有自动求导的功能 1.2 Autograd模块(自动求导模块) Autograd模块：在神经网络的反向传播中，基于正向计算的结果进行微分计算，从而实现对于网络权重的更新与迭代，提供了张量的自动求微分功能，可以通过代码来实现对反向过程的控制，使得权重参数朝着目标结果进行更新与发展。 2 Variable类型与自动微分模块实战 2.1 Variabl
【pytorch】使用model.eval()和torch.no_grad()以及requires_grad = False之间的区别
qq_46276946的博客
06-28 1410
是将模型切换到评估模式，这意味着在模型中使用的一些操作（例如Dropout和BatchNorm）将不会在评估模式下运行，而是使用预定义的值。是将张量标记为不需要计算梯度的标志。这对于需要在模型中冻结某些层的参数时很有用，因为它可以防止这些参数的梯度被计算和更新。是一个上下文管理器，用于禁用梯度计算。这对于在评估模型时计算损失或进行推理时很有用，因为不需要计算梯度。上下文管理器之后，所有的张量都被标记为不需要计算梯度，即使您在之后将某些张量的。如果您需要在某些张量上进行梯度计算，需要在这些张量上使用。
拿什么拯救我的 4G 显卡： PyTorch 节省显存的策略总结
小白学视觉
04-14 287
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者|OpenMMLab 编辑| 极市平台原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/430123077导读随着深度学习快速发展，同时伴随着模型参数的爆炸式增长，对显卡的显存容量提出了越来越高的要求，如何在单卡小容量显卡上面训练模型是一直以来大家关心的问题。本文结合 MMCV 开源库对一些常用的节...
pytorch 笔记：torch.optim.Adam
最新发布
qq_40206371的博客
07-22 1858
【代码】pytorch 笔记：torch.optim.Adam。
pytorch 笔记：torch.optim（基类的基本操作）
qq_40206371的博客
07-22 637
这在微调预训练网络时特别有用，例如当你决定解冻某些层，让它们在训练过程中变得可训练，并需要被优化器管理。这是大多数优化器支持的简化版本。一旦使用例如 backward() 计算了梯度，就可以调用该函数。这个字典指定了应该被优化的张量（Tensors），以及与该参数组相关的特定优化选项。假设有一个已经训练的模型，现在在特定的epoch之后，要解冻最后几层以进行微调。所有优化器都实现了一个 step() 方法，用于更新参数。这些选项可以包括学习率 (
PyTorch学习笔记——（4）autograd.grad()函数和backward()函数介绍及使用
Ma Sizhou
02-16 4119
目录1、`torch.autograd.grad()`2、`.torch.autograd.backward()`： 1、torch.autograd.grad() torch.autograd.grad( outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False) 参数： outputs: ..
PyTorch | 学习笔记1
happylls666的博客
12-06 492
一.pytorch实现模型训练 1.数据 如何把数据从硬盘读到内存？ 如何组织数据进行训练？图片如何预处理及数据增强？ 2.模型 如何构建模型模块？如何组织复杂网络？ 如何初始化网络参数？如何定义网络层？ 3.损失函数 如何创建损失函数？如何设置损失函数超参数？ 如何选择损失函数？ 4.优化器 如何管理模型参数？如何管理多个参数组实现不同学习率？ 如何调整学习率？ 5.迭代训练 如何观察训练效果？如何绘制loss/accuracy曲线？ 如何用TensorBoard分析？ 6
pytorch笔记：06)requires_grad和volatile
Javis486的专栏
06-12 1万+
requires_grad Variable变量的requires_grad的属性默认为False,若一个节点requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点的requires_grad都为True。 x=Variable(torch.ones(1)) w=Variable(torch.ones(1),requires_grad=True) y=x*w x.requires...
深度学习良好的代码习惯
euzmin的博客
08-12 280
可以有效避免代码问题导致的梯度泄露。
【Python】torch.no_grad()函数详解和示例
不定时分享，互相学习，共同进步
01-22 6022
torch.no_grad() 是 PyTorch 中的一个上下文管理器，用于在进入该上下文时禁用梯度计算。这在你只关心评估模型，而不是训练模型时非常有用，因为它可以显著减少内存使用并加速计算。
PyTorch编程基础02--Variable类型和自动微分模块
weixin_44288092的博客
03-04 595
Variable类型是PyTorch中的另一个变量模型。它是由Autograd模块对张量进一步封装实现的。一旦张量（Tensor）被转换成Variable对象，便可以实现自动求导功能。 自动微分（Autograd）模块是构成神经网络训练的必要模块。在神经网络的反向传播过程中，Autograd模块基于正向计算的结果对当前参数进行微分计算，从而实现网络权重的更新。
Pytorch: 设置局部梯度
lcqin111的博客
05-01 4379
torch.no_grad(),torch.enable_grad(),torch.set_grad_enabled() 这三个函数对于设置局部梯度和赋能梯度计算。 上代码： >>> x = torch.zeros(1, requires_grad=True) >>> with torch.no_grad(): ... y = x * 2 ...
with torch.no_grad() 详解
热门推荐
岛的博客
04-21 15万+
torch.no_grad() 是一个上下文管理器，被该语句 wrap 起来的部分将不会track 梯度。 例如： a = torch.tensor([1.1], requires_grad=True) b = a * 2 b Out[63]: tensor([2.2000], grad_fn=<MulBackward0>) b.add_(2) Out[64]: tensor([4....
pytorch中with torch.no_grad():
weixin_44134757的博客
04-26 6万+
1.关于with with是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。 以下为一个文件写入使用with的例子。 with open (filename,'w') as sh: sh.write("#!/bin/bash\n") ...
【学习笔记】关于volatile和0.4.0版本后的torch.set_grad_enabled()
zzzpy的博客
03-28 8487
volatile是用来在验证或者测试的时候将输入设置成volatile，这样后继几点全部都被设置成volatile，也就是不需要自动求导。 0.4.0以后采用torch.set_grad_enabled()来替代这种用法 但是torch.set_grad_enabled()在使用的时候是设置一个上下文环境，也就是说只要设置了torch.set_grad_enabled(False)那么接下来所...
pytorch解析：with torch.no_grad()
qq_42103801的博客
09-11 1183
代码： a = torch.randn((),dtype=dtype, device=device, requires_grad=True) b = torch.randn((),dtype=dtype, device=device, requires_grad=True) with torch.no_grad(): a -= learning_rate * a.grad z = a+b print(f"a with no gradient:{a.requires_grad}") print(f"
with torch.no_grad(): 可显著减少显存占用
judgechen1997的博客
05-21 5316
模型训练的时候，爆显存了，可以调整batch，对数据进行crop等等操作 今天发现一个模型，每次测试的时候爆显存，开始以为原因是用了全图（1920x1080略大）进行inference。 这是一方面，但后来发现忘了用with torch.no_grad(): 这导致模型运算的时候不能释放显存（记录了梯度信息），所以显存巨大。 加了之后，不过3G显存就够了。。确实inference不需要那么多显存的，以后记着这种不正常现象如何处理。 ...
torch.randn_like
07-28
torch.randn_like是一个PyTorch中的函数，用于创建一个与给定输入张量具有相同形状的张量，并且张量中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。\[1\]\[2\] 函数的语法如下： output_tensor = torch.randn_like(input_tensor, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) 其中，input_tensor是输入张量，output_tensor是与输入张量形状相同的新张量。dtype参数用于指定输出张量的数据类型，layout参数用于指定张量的布局，device参数用于指定张量所在的设备，requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。\[1\]\[2\] 下面是一个使用示例： import torch x = torch.randn(2, 3) y = torch.randn_like(x) print("x:") print(x) print("y:") print(y) 在这个示例中，我们首先创建了一个形状为(2, 3)的张量x，然后使用torch.randn_like(x)创建了一个与x形状相同的新张量y，并且y中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。最后，我们打印了x和y的值。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [torch.randn_like()详解](https://blog.csdn.net/qq_45138078/article/details/129864983)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [PyTorch学习笔记(2)——randn_like()、layout、memory_format](https://blog.csdn.net/lzn025/article/details/114686880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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