526互联

no_grad

with torch.no_grad():注意事项

1。 当执行原地操作时，例如 tensor.add_(x)，将会在一个张量上直接修改数据，而不会创建新的张量。由于修改了张量的数据，因此计算图会失效，即计算图中的操作和输入输出关系都会发生变化。这会导致反向传播无法正确计算梯度。因此，PyTorch 禁止在需要梯度计算的张量上执行原地操作。为了解决这 ......
注意事项 事项 no_grad torch with

使用model.eval( ) 和 torch.no_grad( )的情况

神经网络每训练1个epoch 会紧接着 evaluate一下，PyTorch提供了model.eval( )和torch.no_grad( )，验证时会使用 model.eval( ) 开启评估模式， 在训练阶段，网络的Dropout 层和BatchNorm 层处于train开启的模式； 在验证阶段 ......
no_grad 情况 model torch eval
共2篇  :1/1页 首页上一页1下一页尾页