脚本专栏

PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解
脚本专栏 2024/10/6 佚名
3 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：

tensor.data

> a = torch.tensor([1,2,3.], requires_grad =True)
> out = a.sigmoid()
> c = out.data
> c.zero_()
tensor([ 0., 0., 0.])

> out     # out的数值被c.zero_()修改
tensor([ 0., 0., 0.])

> out.sum().backward() # 反向传播
> a.grad    # 这个结果很严重的错误，因为out已经改变了
tensor([ 0., 0., 0.])

tensor.detach()

> a = torch.tensor([1,2,3.], requires_grad =True)
> out = a.sigmoid()
> c = out.detach()
> c.zero_()
tensor([ 0., 0., 0.])

> out     # out的值被c.zero_()修改 !!
tensor([ 0., 0., 0.])

> out.sum().backward() # 需要原来out得值，但是已经被c.zero_()覆盖了，结果报错
RuntimeError: one of the variables needed for gradient
computation has been modified by an

以上这篇PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
PyTorch,tensor.detach,tensor.data
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com
www.dyhadc.com 白云城资源网
129,905影音资源
244,626技术资源
111,817软件资源
578,645站长资源

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 更多链接
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com