1. normalize()feat_q = F.normalize(feat_q, dim=-1, p=1)F.normalize(input, dim=-1, p=2)：
F 是 PyTorch 中的函数模块，通常用于包含各种各样的神经网络相关操作。
normalize 函数用于对输入张量进行标准化，使其具有指定的范数（norm）。在这里，input 表示输入张量，dim 表示标准化操作应该沿
前言：神经网络的训练有时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整。或者训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响.这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播.1. tensor.detach()返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来。但是仍指向原变量的存放位置，不同之处只是requirse_grad为false.得到的这个tensi
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2024-01-11 13:29:16
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B站视频链接：04.反向传播_哔哩哔哩_bilibili写在前面：看完梯度下降和反向传播两个视频，我的理解是他们的思想都是梯度下降算法，仅仅是通过反向传播这个方法能够更简易的求出损失函数对权重的导数而已，优化了计算方式，不需要靠人脑去写解析式求导了。梯度下降法计算的不足梯度下降中的计算方法：求导写解析式神经网络中的表现形式更新w，计算损失对w的导数 局限性：当遇到复杂的神经网络时，
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2023-12-22 21:05:29
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pytorch 中 .detach() .detach_() 和 .data的区别当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。1. detach()返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,
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2023-12-18 06:32:38
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pytorch detach 与 detach_pytorch 的 Variable 对象中有两个方法，detach和 detach_ 本文主要介绍这两个方法的效果
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2022-08-30 10:22:49
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# PyTorch参数分离的实现步骤
## 引言
在PyTorch中，参数分离（parameter detach）是一个重要的概念，它允许我们在训练过程中保持一些参数的梯度不变。这对于实现一些特定的优化算法或者进行迁移学习等任务非常有用。本文将介绍PyTorch参数分离的步骤和具体的代码实现。
## 参数分离的流程
下面是参数分离的整个流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-01-25 07:56:55
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当我们在训练网络的时候，（1）可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；（2）只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。一、tensor.detach() 返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，
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2023-09-27 14:00:38
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一、detach() 和 requires_grad_(False) 解释detach() 和 requires_grad_(False) 函数是 PyTorch 中用于解除计算图连接和停止梯度计算的函数。detach(): 将当前 tensor 从计算图中分离出来，返回一个新的 tensor，新 tensor 的 requires_grad 属性会被设为 False。也就是说，调用 detach
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2023-11-24 09:16:23
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1.基本术语测试用例测试套件测试固件测试运行器2.使用unittest.TestCase来创建测试import unittest
class MyUnitTests(unittest.TestCase):
def setup(self): #TestCase 的实现方法
print("In setup..")
de
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2024-06-01 00:47:31
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目录一、梯度下降算法（batch gradient descend）二、随机梯度下降算法（stochastic gradient descend）三、 小批量梯度下降算法（mini-batch gradient descend）一、梯度下降算法（batch gradient descend）原理：梯度下降算法是深度学习中很常见的一种方法，为了找到最优解，可以尝试利用穷举法，分治法或者贪心算法，梯度
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2023-12-18 19:27:13
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前言：当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播一、tensor.detach()返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个tens
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2023-07-04 13:37:32
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目录Pytorch 记录detach().numpy() 函数Tensor.scatter_() 函数模型参数量计算网络搭建 tipsPython 记录字符串 title() 函数程序运行时warning警告的忽略方法python 内置模块Ubuntu 记录临时挂载硬盘文件拷贝vim 的三种工作模式解决 NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t comm
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2023-10-26 12:33:18
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这篇文章主要介绍了pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现。当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。1、detach()返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个Vari
原创
2021-08-12 22:16:30
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目录.numpy().item().cpu().detach()和.data（重点） .numpy()Tensor.numpy()将Tensor转化为ndarray，这里的Tensor可以是标量或者向量（与item()不同）转换前后的dtype不会改变a = torch.tensor([[1.,2.]])
a_numpy = a.numpy() #[[1., 2.]].item()将一个Ten
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2023-11-11 01:03:30
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numpy():Tensor.numpy():将Tensor转化为ndarray，这里的Tensor可以是标量或者向量（与item()不同）转换前后的dtype不会改变代码：import torch
import torch.nn as nn
x = torch.Tensor([1,2])
print(x)
print(x.type())
y = x.numpy()
print(y)结果：ten
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2023-09-16 00:06:24
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clone() 与 detach() 对比Torch 为了提高速度，向量或是矩阵的赋值是指向同一内存的，这不同于 Matlab。如果需要保存旧的tensor即需要开辟新的存储地址而不是引用，可以用 clone() 进行深拷贝，首先我们来打印出来clone()操作后的数据类型定义变化：(1). 简单打印类型import torch
a = torch.tensor(1.0, requires_gr
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2023-10-03 14:19:58
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关于data参数以及detach函数的区别在pytorch中tensor的detach和data的区别 detach()将tensor的内容复制到新的tensor中，而data将tensor的内容复制到当前tensor中。这两种方式在修改tensor的时候，都会将原本的tensor进行修改。重点是detach在你想要进行autograd的时候就会提醒关于梯度计算常用的求导步骤要求导只需要做到两点：
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2023-12-01 10:35:04
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当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者只训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。一、detach()[source]返回一个新的Variable，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个Var
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2023-10-10 14:15:16
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detach的作用Tensor.detach() 的作用是阻断反向梯度传播，当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播，例如在生成对抗网络的训练当中，在训练判别器的时候不需要生成器进行反向梯度传播，这时候就会使用到 detach()
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2023-10-17 23:19:20
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本来是准备分析一下Tensor类的源码的，但是看了看发现这个类的源码实现基本都是在C++上，目前精力有限，所以就算了。现在打算分析一下Tensor中可能比较难用的方法，比如clone,detach。这些方法之所以难用主要还是因为Tensor支持自动微分，也就是说每个Tensor不止能表示这个Tensor对应的值，还可以表示以这个Tensor为根结点的前向计算图。Clone方法我们先看PyTorch
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2023-12-14 02:26:47
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