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這篇文章給大家分享的是有關(guān)PyTorch如何實現(xiàn)更新部分網(wǎng)絡,其他不更新的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。
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，但訓練時我們只訓練模型B. 那么可以這樣做：
input_B = output_A.detach()
它可以使兩個計算圖的梯度傳遞斷開，從而實現(xiàn)我們所需的功能。
1.PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架；2.設計追求最少的封裝；3.設計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實現(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如何實現(xiàn)更新部分網(wǎng)絡,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，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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