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python - PyTorch 的 `no_grad` 函数在 TensorFlow/Keras 中的等价物是什么？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-05 02:00:26

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在编写机器学习模型时，我发现自己需要计算指标，或者为了可视化目的在回调中运行额外的前向传递。在 PyTorch 中，我使用 torch.no_grad() 执行此操作，这会阻止计算梯度，因此这些操作不会影响优化。

此机制在 TensorFlow/Keras 中如何运作？
Keras 模型是可调用的。所以，像 model(x) 这样的东西是可能的。但是，也可以说 model.predict(x)，它似乎也调用了 call。两者有区别吗？

最佳答案

tensorflow 等效项为 tf.stop_gradient

另外不要忘记，Keras 在使用预测时不会计算梯度(或者只是通过 __call__ 调用模型)。

关于python - PyTorch 的 `no_grad` 函数在 TensorFlow/Keras 中的等价物是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/67385963/

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