全局禁用梯度和向后是指在深度学习模型训练过程中,禁止梯度计算和反向传播的操作。这种操作通常用于特定场景下,例如模型的参数已经固定,不需要再进行更新,或者需要手动计算梯度等情况。
禁用梯度和向后可以通过以下方式实现:
requires_grad
属性为False,这样就可以禁用该参数的梯度计算和反向传播。例如,对于PyTorch框架,可以使用torch.no_grad()
上下文管理器来禁用梯度计算。torch.optim.SGD
的zero_grad()
方法可以将所有参数的梯度置零,从而达到禁用梯度的效果。禁用梯度和向后的应用场景包括但不限于:
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