這篇文章給大家分享的是有關(guān)PyTorch如何實(shí)現(xiàn)更新部分網(wǎng)絡(luò),其他不更新的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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torch.Tensor.detach()的使用

detach()的官方說明如下：

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

假設(shè)有模型A和模型B，我們需要將A的輸出作為B的輸入，但訓(xùn)練時(shí)我們只訓(xùn)練模型B. 那么可以這樣做：

input_B = output_A.detach()

它可以使兩個(gè)計(jì)算圖的梯度傳遞斷開，從而實(shí)現(xiàn)我們所需的功能。

pytorch的優(yōu)點(diǎn)

1.PyTorch是相當(dāng)簡潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單

感謝各位的閱讀！關(guān)于“PyTorch如何實(shí)現(xiàn)更新部分網(wǎng)絡(luò),其他不更新”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)，如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

網(wǎng)站題目：PyTorch如何實(shí)現(xiàn)更新部分網(wǎng)絡(luò),其他不更新-創(chuàng)新互聯(lián)
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