将pytorch中变量的梯度为 nan 的替换成 1 还是 0？

最新推荐文章于 2024-09-09 16:02:23 发布

培之

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文章标签： pytorch 人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/OrdinaryMatthew/article/details/136170365

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本文介绍了如何在PyTorch中使用xtensor创建张量，执行基本运算，如乘法和立方，并演示了如何应用梯度替换技巧来控制优化过程。作者展示了如何使用Adam优化器对张量进行学习并观察梯度替换对模型更新的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

替换成0，则变量保持不动

0: xtensor([1.0000, 2.0000, 3.0000, 4.5000], device='cuda:0', requires_grad=True)
0: xtensor([1.0000, 2.0000, 3.0000, 4.5000], device='cuda:0', requires_grad=True)

替换成1，变量会变化

0: xtensor([1.0000, 2.0000, 3.0000, 4.5000],

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