python—如何从数据集生成Requiures_grad=true的数据加载器,而不将Requiures_grad恢复为false?

jtw3ybtb  于 2021-08-20  发布在  Java
关注(0)|答案(0)|浏览(175)

我试图从使用内置dataset类创建的dataset中使用内置dataloader类创建dataloader,问题是dataloader中的Tensor恢复为Requiures_grad=false。我认为dataloader类可以制作一个副本或其他东西,解决这个问题的最佳方法是什么?。

_data=torch.tensor(newData).float();
lebels=torch.tensor(y_train).float();
data=torch.utils.data.TensorDataset(_data,lebels)
print("data shape: ", _data.shape);
print("Lebels shape : ", lebels.shape);
_data=torch.utils.data.TensorDataset(_data.requires_grad_()
, lebels.requires_grad_());

_data[0][0].requires_grad #outputs true

trainDataLoader = DataLoader(dataset=_data, batch_size=15, shuffle=True)
it = iter(trainDataLoader)
first = next(it)
first[0][0].requires_grad #outputs False

暂无答案!

目前还没有任何答案,快来回答吧!

相关问题