Pytorch獲取無梯度TorchTensor中的值
更新時間：2021年05月22日 08:59:23 作者：_Epsilon_
這篇文章主要介紹了Pytorch獲取無梯度TorchTensor中的值，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
獲取無梯度Tensor
遇到的問題：
使用兩個網(wǎng)絡(luò)并行運算，一個網(wǎng)絡(luò)的輸出值要給另一個網(wǎng)絡(luò)反饋。而反饋的輸出值帶有網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的梯度，即grad_fn=<XXXBackward0>.
這時候如果把反饋值扔到第二網(wǎng)絡(luò)中更新，會出現(xiàn)第一個計算圖丟失無法更新的錯誤。哎喲喂，我根本不需要第一個網(wǎng)絡(luò)的梯度好嗎？
一開始用了一個笨辦法，先轉(zhuǎn)numpy，然后再轉(zhuǎn)回torch.Tensor。因為numpy數(shù)據(jù)是不帶梯度的。
但是我的原始tensor的放在cuda上的，
cuda的張量是不能直接轉(zhuǎn)Tensor，所以
t_error = td_error.cuda().data.cpu().numpy() t_error = torch.FloatTensor(t_error).to(device)
從cuda轉(zhuǎn)回了cpu，變成numpy，又轉(zhuǎn)成了tensor，又回到了cuda上，坑爹呢這是，可能只有我才能寫出如此低效的辣雞代碼了。
后來發(fā)現(xiàn)，其實直接在返回的時候添加
with torch.no_grad(): td_error = reward + GAMMA * v_ - v
即可.
補充：在pytorch中取一個tensor的均值，然后該張量中的所有值與其對比！
Pytorch中的Tensor的shape是(B, C, W, H)，
對該tensor取均值并與所有值做對比代碼如下：
C, H, W = tensor.shape[1], tensor.shape[2], tensor.shape[3] for c in range(C): mean = torch.mean(x[0][c]) for h in range(H): for w in range(W): if x[0][c][h][w] >= mean: x[0][c][h][w] = mean
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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