requires_grad_(True)的具体用法

时间: 2023-04-02 17:01:28 浏览: 211

Pytorch训练过程中改变模型参数 requires_grad 属性

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如果模型只在一块GPU上跑，该过程非常简单，只需要训练中途迭代model的 parameters，然后改变各个param的requires_grad 属性即可： for name, param in model.named_parameters(): logger.info('parameter of %s'%name) logger.info('before requires_grad is : %s'%param.requires_grad) param.requires_grad = True logger.info('after requires_gr 在PyTorch中，`requires_grad`属性是一个关键特性，用于控制张量的梯度计算。当`requires_grad=True`时，PyTorch会在执行反向传播时计算该张量的梯度，这对于训练神经网络至关重要。在训练过程中，有时我们可能需要在不同阶段动态地更改某些模型参数的`requires_grad`属性，例如在迁移学习中冻结预训练层的权重，或者在特定优化策略中只更新部分参数。标题和描述中提到的方法主要针对两种情况： 1. **单GPU训练**：在单个GPU上运行模型时，可以通过迭代`model.named_parameters()`来直接修改参数的`requires_grad`属性。例如，以下代码会将所有参数的`requires_grad`设置为True： ```python for name, param in model.named_parameters(): print(f'parameter of {name}') print(f'before requires_grad is : {param.requires_grad}') param.requires_grad = True print(f'after requires_grad is : {param.requires_grad}') ``` 这样，我们就可以在训练过程中选择性地启用或禁用参数的梯度计算。 2. **多GPU训练**：当模型在多个GPU上并行运行时，通常我们会使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来实现数据并行。对于`DataParallel`，它会在后台创建一个基础模块的副本，并将它们分配到不同的GPU上。要修改这些副本的参数，我们需要访问`model.module`来操作基础模块的参数，而不是直接操作`model`。如下所示： ```python for name, param in model.module.named_parameters(): print(f'parameter of {name}') print(f'before requires_grad is : {param.requires_grad}') param.requires_grad = True print(f'after requires_grad is : {param.requires_grad}') ``` 在多GPU环境中，PyTorch采用数据并行的方式，即在每个GPU上独立执行前向传播，但只有主GPU（通常是GPU 0）进行反向传播和参数更新。因此，只需在主GPU上修改`requires_grad`属性，就能确保所有GPU在后续的训练步骤中使用相同的设置。验证这一点的方法是观察在多GPU训练中，梯度更新和`requires_grad`修改都只发生在主GPU上。根据链接中的博客文章，`DataParallel`的并行计算仅限于前向传播，这意味着反向传播和参数更新都在主GPU上执行。因此，我们只需在主GPU上修改`requires_grad`，而无需关心其他GPU的状态。总结来说，PyTorch提供了灵活的方式来管理模型参数的`requires_grad`属性，无论是单GPU还是多GPU环境。在训练过程中，动态调整这个属性可以实现各种优化策略，如逐步训练、分阶段学习率调整等。不过，当涉及多GPU训练时，必须注意修改主GPU上的参数，以确保所有GPU在后续运算中保持一致。

requires_grad_(True)是PyTorch中的一个函数，用于将一个张量的requires_grad属性设置为True，从而使得该张量在反向传播时可以计算梯度。具体用法如下： tensor.requires_grad_(True) 其中，tensor是需要设置requires_grad属性的张量。

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requires_grad_(True)的具体用法

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freeze = [f'model.{x}.' for x in range(freeze)] # layers to freeze for k, v in model.named_parameters(): v.requires_grad = True # train all layers if any(x in k for x in freeze): LOGGER.info(f'freezing {k}') v.requires_grad = False

UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor).

serWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor).

为什么在pytorch中即使data.requires_grad = True了却也无法计算梯度

torch.requires_grad

UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). x = torch.tensor(x).to(device)

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