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  1. PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:36864
    • 提供者:weixin_38724229
  1. PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解

  2. PyTorch0.4中,.data 仍保留,但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里,且require s_grad = False, 这样有些时候是不安全的, 因为 x.data 不能被 autograd 追踪求微分 。 .detach() 返回相同数据的 tensor ,且 requires_grad=False ,但能通过 in-place 操作报告给 autograd 在进行反向传播的时候. 举例: ten
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:40960
    • 提供者:weixin_38647567