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】。
本文实例讲述了Python函数的定义方式与函数参数问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 涉及内容： 函数的定义方式 函数的文字描述 空操作语句 位置参数 默认参...
本文实例讲述了Python使用metaclass实现Singleton模式的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： class Singleton(type): def...
Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数，pandas.cut和pandas.qcut，前者根据指定分界点对连续数据进行分箱处理，后者则可以根据指定箱子的数量对连续数据进行等...
1 简介 本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。 2 相关API的说明 pytorch框架中每种网络模型...
本文实例讲述了python中反射用法。分享给大家供大家参考。具体如下： import sys, types,new def _get_mod(modulePath): try:...