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
原创
2021-08-12 22:31:25
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引言Kotlin是一个基于JVM的新的编程语言，由JetBrains开发。JetBrains，作为目前广受欢迎的Java IDE IntelliJ的提供商，在Apache许可下已经开源其Kotlin编程语言。与Java相比，Kotlin的语法更简洁、更具表达性，而且提供了更多的特性，比如，高阶函数、操作符重载、字符串模板。它与Java高度可互操作，可以同时用在一个项目中。Kotlin的定位非常有特
UNet++讲解 玖零猴：UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式zhuanlan.zhihu.com
BraTs数据准备数据来源本文用的训练集和验证集均来自BraTs2018的训练集(其中HGG:210个病人,LGG:75个病人)但由于BraTs只公开训练集数据,没有测试集数据,如果在训练集中再拆一部分用来作测试集的话,那训练集便少
ires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()
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2020-07-23 02:19:00
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Python关键字及可变参数*args,**kw原理解析可变参数顾名思义，函数的可变参数是传入的参数可以变化的，1个，2个到任意个。当然可以将这些 参数封装成一个 list 或者 tuple 传入，但不够 pythonic。使用可变参数可以很好解决该问题，注意可变参数在函数定义不能出现在特定参数和默认参数前面，因为可变参数会吞噬掉这些参数。def report(name, *grades):
to
requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播 model.eval() # 测试模式with torch.no_grad(): pass@torch.no_grad()def eval(): ......
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2021-08-12 17:47:08
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ntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_
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2022-07-18 21:26:08
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可以让节点不进行求梯度，从而节省了内存控件，当神经网络较大且内存不够用时，就需要让梯度为False 代码： x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) with torch.no_grad(): y = x * 2 print(y.requires_gra ...
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2021-07-28 10:07:00
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# zero the parameter gradientsoptimizer.zero_grad()# forward + backward + optimizeoutputs = net(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0....
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2021-08-13 09:39:10
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model.zero_grad()optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0。当optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器def zero_grad(self): """Sets gradients of all model parameters to zero.""" for p in self.pa.
原创
2021-08-13 09:32:55
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传统的训练函数，一个batch是这么训练的：for i,(images,target) in enumerate(train_loader): # 1. input output images = images.cuda(non_blocking=True) target = torch.from_numpy(np.array(target)).float().cuda(non_blocking=True) outputs = model(images) los
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2021-08-13 09:36:59
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# PyTorch如何指定no grad
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们通常会有一些变量不需要进行梯度计算，例如模型的参数、中间结果等。在这种情况下，我们可以使用PyTorch提供的no_grad上下文管理器来指定不需要计算梯度。本文将介绍如何在PyTorch中使用no_grad以及一些相关的示例代码。
## 1. no_grad是什么
no_grad是PyTorch中的一个上
原创
2023-09-18 06:04:32
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autograd包为tensors上的所有操作提供自动微分。是一个按运行定义的框架，这意味着你的反向求导是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都可以是不同的。一、torch.Tensortorch.Tensor是autograd包的中心类。1. 自动求导将Tensor的属性.requires_grad设置为True，它将开始跟踪其上的所有操作(比如加减乘除等等计算)。完成计算后，可调用.backw
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2023-10-08 00:32:30
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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：（1）将不用计算梯度的变量放在with torch.no_grad()里>>> x = torch.tensor([1.], requires_grad=True)>>> with tor
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2023-02-23 21:19:46
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## 深度学习中的target和no_grad
深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人类大脑神经网络的方式来解决复杂的问题。在深度学习中，我们通常使用一个目标函数来衡量模型的性能，并通过优化算法调整模型的参数，使目标函数达到最小值或最大值。在这个过程中，我们经常会遇到两个概念：target和no_grad。
### target的作用和意义
在深度学习中，target表示我们希望模型学习的目
原创
2023-08-14 15:22:58
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1、梯度下降梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模） 如果w = w(x, y, z), x = x(t), y = y(t), z = z(t) ▽w就是梯度向量，简称梯度 将微分值转换为梯度的形式：（迭代参数w时，w1=w0-学习率 * 梯度的反方向） 由以上图发现，梯度红绿下
model.zero_grad()optimizer.zero_grad()首先，这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0当optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())时，二者等效，其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器def zero_grad(self): """Sets gradients of all model parameters to zero.""" for p in self.par.
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2021-08-13 09:40:14
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参数没有设置梯度更新导致报错：Exception has occurred: RuntimeError (note: full exception trace is shown but execution is paused at: _run_module_as_main)element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
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2021-07-11 17:46:30
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参数没有设置梯度更新导致报错：Exception has occurred: RuntimeError (note: full exception trace is shown but
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2022-01-25 15:31:14
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作者：咫尺小厘米地址：https://www.zhihu.com/people/chen-zha...
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2021-08-01 14:13:20
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