pytorch如何定义一组不更新的参数
时间: 2023-09-07 08:03:48 浏览: 158
在PyTorch中,我们可以使用`requires_grad`属性来定义一组不更新的参数。
首先,需要确保我们的参数具有可学习的属性,即`requires_grad`设置为True。然后,我们可以使用`requires_grad_(False)`将这些参数设置为不更新的参数。
下面是一个示例:
```python
import torch
# 定义具有可学习属性的参数
w = torch.tensor([3.0], requires_grad=True)
b = torch.tensor([4.0], requires_grad=True)
# 定义不更新的参数
x = torch.tensor([2.0])
y = torch.tensor([5.0])
# 将参数设置为不更新
with torch.no_grad():
w.requires_grad_(False)
b.requires_grad_(False)
# 执行前向传播和损失计算
y_pred = w * x + b
loss = (y_pred - y)**2
# 执行反向传播和参数更新
loss.backward()
# 此时w和b的梯度不会被更新
# 打印参数的梯度
print(w.grad) # None
print(b.grad) # None
```
在上面的示例中,我们定义了一个需要更新的参数w和b,然后将它们设置为不更新的参数。在执行前向传播和损失计算后,使用`backward()`方法进行反向传播时,不更新的参数将不会计算梯度。最后打印参数的梯度时,我们会发现梯度值为None,表示这些参数的梯度不会被更新。
这样我们就可以通过`requires_grad`属性在PyTorch中定义一组不更新的参数。
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