leaf variable & with torch.no_grad & -=

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分类专栏： 机器学习理论与实战 文章标签： pytorch 深度学习 神经网络
于 2019-04-26 16:09:54 首次发布
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  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

  本文主要介绍了leaf variable & with torch.no_grad & -=，希望能对大家有所帮助。

文章目录

  本文以下列三层全连接神经网络代码为例讲解（包括输入层，中间层<含一个linear和一个reluctant>，输出层）。该代码没有采用torch.nn这个库，但使用了pytorch的自动求到，因此需要提前初始化参数W1和W2，手动写出y_pred和损失函数的表达式、手动更新参数。

# 定义样本数，输入层维度，隐藏层维度，输出层维度
n, d_input, d_hidden, d_output = 64, 1000, 100, 10 

# 随机创建一些训练数据
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【Pytorch实战教程】with torch.no_grad():
若北辰
03-28 413
是优化推理效率的关键工具，适用于无需梯度计算的场景。实际应用中常与联合使用，以兼顾模块行为与性能优化。
测试torch.no_grad()的作用
weixin_47343182的博客
07-01 9116
torch.no_grad()两个作用：新增的tensor没有梯度，使带梯度的tensor能够进行原地运算。 1.使带有梯度的tensor能够原地运算（更新tensor） from torch.autograd import Variable x = Variable(torch.ones(1, 2),requires_grad=True) x += 1 #或者调用x.add_(1) #注意add_下划线 报错：RuntimeError: a leaf Variable that requires gra
leaf Variable、requires_grad、grad_fn的含义以及它们之间的关系
a1367666195的博客
04-21 8719
1、requires_grad requires_grad是pytorch中tensor的一个属性，如果requires_grad=True，在进行反向传播的时候会记录t该tensor梯度信息。为了下面方便举例，我将进行运算的tensor称为父tensor，运算后的tensor称为子tensor，比如：c=a+b，c就是子tensor，a、b都为父tens...
with torch.no_grad()解答
qq_43369406的博客
06-08 6483
是PyTorch中的一个上下文管理器（context manager），用于指定在其内部的代码块中不进行梯度计算。然而，有时我们只关心前向传播的结果，而不需要计算梯度，这时就可以使用。会计算损失的梯度，但在这个特定的上下文中，我们不希望梯度裁剪的操作被跟踪和计算梯度。的上下文中执行的张量运算不会被跟踪，也不会产生梯度信息，从而提高计算效率并节省内存。将裁剪操作放在一个没有梯度跟踪的上下文中，以避免计算和存储与梯度裁剪无关的梯度信息。的上下文中，对于y的计算不会被跟踪，也不会生成梯度信息。
释放内存与加速推理：PyTorch的torch.no_grad()与torch.inference_mode()
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使者大牙ℂypher的博客
10-24 1216
本文详细介绍、对比了PyTorch中torch.no_grad()与torch.inference_mode()在推理优化中的表现。
pytorch | with torch.no_grad()
Ddddddd_158的博客
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pytorch | with torch.no_grad()
with torch.no_grad() 详解
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=&lt;MulBackward0&gt;) b.add_(2) Out[64]: tensor([4....
with torch.no_grad():
咖乐部
10-21 215
参考：https://blog.csdn.net/weixin_44134757/article/details/105775027 在pytorch中，并不是所有的计算都需要生成计算图的。 对tensor的计算，是默认生成计算图 要强制不生成计算图，就用这一句话，在计算过程中，不会产生计算图。 但是结果并没有差异。 ...
leaf node、detach()、with no_grad()、.grad_fn()、requires_grad、Grad Modes、.zero_grad()/step、.backward等
qq_40940771的博客
03-29 1449
所有requires_grad为False的张量，都约定俗成地归结为叶子张量requires_grad为True且由用户创建的,则它们是叶张量(leaf Tensor)，例如各种网络层，nn.Linear(), nn.Conv2d()等。下图中绿色的点都是叶子节点：非叶子节点是通过用户所定义的叶子节点的一系列运算生成的，也就是这些非叶子节点都是中间变量，一般情况下，用户不会使用这些中间变量的导数，所以为了节省内存，它们在用完之后就被释放了。
【PyTorch 计算图】requires_grad=True的leaf variable及其设计逻辑
Petersburg的博客
11-02 1215
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.`
mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask[i, top_100_indices] = 1 return mask mask[i, top_100_indices] = 1 RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.
07-14
mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建...
PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记）
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的核心功能是在其作用域内临时禁用梯度计算和历史追踪。这意味着，在代码块内或被装饰的函数内执行的所有PyTorch张量运算，都不会被Autograd引擎记录到计算图中。
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sazass的博客
05-11 17万+
在pytorch写的网络中，with torch.no_grad():非常常见。 首先，关于python中的with： with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭／线程中锁的自动获取和释放等。 例如： file = open("１.txt") data = file.read() file.close() 存在问题如下： （１）文件读取发生异常，但没有进行任何处理； （２）可能忘记关闭文件句柄； 改进： try:
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目录 class torch.no_grad[source] class torch.no_grad[source] 不能进行梯度计算的上下文管理器。当你确定你不调用Tensor.backward()时，不能计算梯度对测试来讲非常有用。对计算它将减少内存消耗，否则requires_grad=True。在这个模式下，每个计算结果都需要使得requires_grad=False，即使当输入为requires_grad=True。当使用enable_grad上下文管理器时这个模式不起作用。这个上下文管理器是
菜鸟进阶:(11）with torch.no_grad() 详解
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最近在看别人写的代码，遇到经常使用with torch.no_grad()。一直对这个一知半解，特各方查资料，对其进行一个简短的总结。 不使用with torch.no_grad():此时有grad_fn=&lt;AddmmBackward&gt;属性，表示，计算的结果在一计算图当中，可以进行梯度反传等操作。 只是想要网络结果的话就不需要后向传播 ，如果你想通过网络输出的结果去进一步优化网络的话 就需要后向传播了。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201
with torch.no_grad()
weixin_44682222的博客
10-05 594
#with torch.no_grad() 详解 ''' 被该语句包裹起来的语句将不会被追踪梯度 ''' a=torch.tensor([1.1],requires_grad=True) b=a*2 print(b)#tensor([2.2000], grad_fn=&lt;MulBackward0&gt;) b.add_(2) print(b)#tensor([4.2000], grad_fn=&lt;AddBackward0&gt;) with torch.no_grad(): b.mul_
PyTorch中，with torch.no_grad():
AndrewPerfect的博客
04-06 759
块内对模型的参数进行赋值时，这些参数将不再需要梯度，这可能会影响后续的模型训练。因此，在训练过程中，你应该。当你训练神经网络时，通常需要计算梯度以更新模型的权重。但在某些情况下，你可能。只是想使用模型进行预测，而不需要更新其权重。，这些变量是在反向传播中用于计算梯度的。块内进行了这个操作，所以PyTorch。可以节省内存，因为它不会存储中间变量。确保只在不需要计算梯度的地方使用。是一个上下文管理器，用于指示。是模型的预测，但由于我们在。在模型评估或推理阶段。需要注意的是，当你在。在PyTorch中，
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