PyTorch实现更新部分网络,其他不更新

yipeiwu_com5年前Python基础

torch.Tensor.detach()的使用

detach()的官方说明如下:

Returns a new Tensor, detached from the current graph.
The result will never require gradient.

假设有模型A和模型B,我们需要将A的输出作为B的输入,但训练时我们只训练模型B. 那么可以这样做:

input_B = output_A.detach()

它可以使两个计算图的梯度传递断开,从而实现我们所需的功能。

以上这篇PyTorch实现更新部分网络,其他不更新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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

如何利用Fabric自动化你的任务

首先让我们首先看一个例子。我们知道在*NIX下面,uname命令是查看系统的发行版。 可以写这样一个Fabric脚本: from fabric.api import run def...

使用Python正则表达式操作文本数据的方法

什么是正则表达式 正则表达式,是简单地字符的序列,可指定特定的搜索模式。正则表达式已存在很长一段时间,并且它本身就是计算机科学的一个领域。 在 Python中,使用Python的内置r...

Python实现EXCEL表格的排序功能示例

Python实现EXCEL表格的排序功能示例

EXCEL的数值排序功能还是挺强大的,升序、降序,尤其自定义排序,能够对多个字段进行排序工作。 那么,在Python大法中,有没有这样强大的排序功能呢?答案是有的,而且本人觉得Pytho...

对python制作自己的数据集实例讲解

对python制作自己的数据集实例讲解

一、数据集介绍 点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据,包含 17 不同种类的鲜花,每类 80 张该类鲜花的图片,鲜花种类是英国地区常见鲜花。下载...

Python json模块dumps、loads操作示例

本文实例讲述了Python json模块dumps、loads操作。分享给大家供大家参考,具体如下: python中json数据的使用。 dumps和loads也是需要成对使用的,就像c...