retain_graph
理解和應用retain_graph=true
在深度學習中，我們經常需要構建由多個層次組成的神經網路模型，而這些模型一般都是通過反向傳播演算法進行優化訓練。在反向傳播演算法中，我們需要計算每一層參數的梯度，並把這些梯度傳遞給前一層…
retain_graph——解讀PyTorch中的圖保留參數
在深度學習中，誤差反向傳播（Back-Propagation）是一個非常重要的演算法。這種演算法能夠通過計算一系列參數的梯度來訓練深度神經網路（Deep neural networks…
