requires_grad=false
时间: 2023-04-21 21:03:53 浏览: 323
requires_grad=false的意思是不需要计算梯度。在PyTorch中,如果一个张量的requires_grad属性被设置为false,那么在计算图中就不会保存它的梯度信息,也就是说,这个张量不会对反向传播产生影响。这个属性通常用于一些不需要反向传播的操作,比如一些常量或者中间结果。
相关问题
p.requires_grad = False
`p.requires_grad = False` 是将一个参数或变量 `p` 的 `requires_grad` 属性设置为 `False` 的代码。这个属性用于指示是否需要计算关于 `p` 的梯度。将 `requires_grad` 设置为 `False` 表示不需要计算梯度,即在反向传播过程中不会对 `p` 进行梯度计算和更新。这通常用于固定某些参数,即将其设置为不可训练的状态,以便在训练过程中保持其固定值。
nn.Parameter(dx, requires_grad=False)
`nn.Parameter(dx, requires_grad=False)` 是PyTorch中的一个函数调用,用于创建一个可学习的参数(learnable parameter)。它接受一个Tensor `dx` 作为输入,并且将其包装成一个`Parameter`对象,以便在模型训练过程中进行优化。参数 `requires_grad=False` 表示该参数在反向传播过程中不需要计算梯度,即不参与模型参数的更新。
在深度学习中,模型的参数通常通过优化算法(如随机梯度下降)进行迭代更新,以最小化损失函数。`nn.Parameter`提供了一种方便的方式来定义这些可学习的参数,并且它们可以被自动追踪和更新。