UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.

简介: UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_grad():` instead.

noises = Variable(noises, volatile=True)

改为:

with torch.no_grad():

   noises = Variable(noises)

目录
相关文章
RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.
RuntimeError: a view of a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation.
2528 0
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具
【Tensorflow】解决A `Concatenate` layer should be called on a list of at least 2 inputs
在TensorFlow 2.0中,使用Concatenate函数时出现错误,可以通过替换为tf.concat 来解决。
46 4
|
4月前
|
TensorFlow API 算法框架/工具
【Tensorflow】解决Inputs to eager execution function cannot be Keras symbolic tensors, but found [<tf.Te
文章讨论了在使用Tensorflow 2.3时遇到的一个错误:"Inputs to eager execution function cannot be Keras symbolic tensors...",这个问题通常与Tensorflow的eager execution(急切执行)模式有关,提供了三种解决这个问题的方法。
45 1
|
4月前
|
PyTorch 算法框架/工具
【Pytorch】解决使用BucketIterator.splits警告volatile was removed and now has no effect. Use `with torch.no_g
文章解决了在使用 PyTorch 的 BucketIterator.splits 时出现的关于 volatile 已移除的警告问题,并提供了解决方案,即分别使用 BucketIterator 对训练集和验证集进行封装。
49 0
|
PyTorch 算法框架/工具
Pytorch中Trying to backward through the graph和one of the variables needed for gradient错误解决方案
Pytorch中Trying to backward through the graph和one of the variables needed for gradient错误解决方案
2185 0
Pytorch中Trying to backward through the graph和one of the variables needed for gradient错误解决方案
成功解决ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [86, 891]
成功解决ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [86, 891]
|
PyTorch 算法框架/工具 开发者
RuntimeError: Can‘t call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy()
出现这个现象的原因是:待转换类型的PyTorch Tensor变量带有梯度,直接将其转换为numpy数据将破坏计算图,因此numpy拒绝进行数据转换,实际上这是对开发者的一种提醒。如果自己在转换数据时不需要保留梯度信息,可以在变量转换之前添加detach()调用。
192 0
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【完美解决】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inp
将loss.backward()函数内的参数retain_graph值设置为True, loss.backward(retain_graph=True),如果retain_graph设置为False,计算过程中的中间变量使用完即被释放掉。
1660 0
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
解决Pytorch中RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
解决Pytorch中RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
2728 0
|
异构计算
解决 RuntimeError: Tensor for 'out' is on CPU, Tensor for argument #1 'self' is on CPU, but expected them to be on GPU (while checking arguments for addmm)
程序报错:RuntimeError: Tensor for 'out' is on CPU, Tensor for argument #1 'self' is on CPU, but expected them to be on GPU (while checking arguments for addmm) 这个错误提示表明你使用了一个在CPU上的张量与一个在GPU上的张量进行了操作,导致了数据类型不匹配的错误。一种解决方法是将所有的张量都放到同一个设备上进行计算,可以使用 to() 方法来实现:
1069 0