Pytorch中的volatile变量是什么
What is volatile variable in Pytorch
Pytorch中变量的volatile属性是什么？这是在 PyTorch 中定义变量的示例代码。
datatensor = Variable(data, volatile=True)
基本上，如果您仅进行推理并且不会 运行 反向传播以节省内存，请将网络的输入设置为易失性。
来自docs：
Volatile is recommended for purely inference mode, when you’re sure
you won’t be even calling .backward(). It’s more efficient than any
other autograd setting - it will use the absolute minimal amount of
memory to evaluate the model. volatile also determines that
requires_grad is False.
编辑：自 pytorch 版本 0.4.0 起，volatile 关键字已 deprecated
对于 0.4.0 之前的 Pytorch 版本，Variable 和 Tensor 是两个不同的实体。对于变量，您可以指定两个标志：volatile 和 require_grad。它们都用于从梯度计算中细粒度地排除子图。
volatile 和 requires_grad 之间的区别在于标志如何应用于操作的输出。如果甚至有一个 volatile = True 变量作为操作的输入，其输出也将被标记为 volatile。对于 requires_grad，您需要标记该操作的所有输入 requires_grad = False，以便输出也以相同的方式标记。
从 Pytorch 0.4.0 开始，Tensors 和 Variables 已合并，volatile 标志已弃用。
Pytorch中变量的volatile属性是什么？这是在 PyTorch 中定义变量的示例代码。
datatensor = Variable(data, volatile=True)
基本上，如果您仅进行推理并且不会 运行 反向传播以节省内存，请将网络的输入设置为易失性。
来自docs：
Volatile is recommended for purely inference mode, when you’re sure you won’t be even calling .backward(). It’s more efficient than any other autograd setting - it will use the absolute minimal amount of memory to evaluate the model. volatile also determines that requires_grad is False.
编辑：自 pytorch 版本 0.4.0 起，volatile 关键字已 deprecated
对于 0.4.0 之前的 Pytorch 版本，Variable 和 Tensor 是两个不同的实体。对于变量，您可以指定两个标志：volatile 和 require_grad。它们都用于从梯度计算中细粒度地排除子图。
volatile 和 requires_grad 之间的区别在于标志如何应用于操作的输出。如果甚至有一个 volatile = True 变量作为操作的输入，其输出也将被标记为 volatile。对于 requires_grad，您需要标记该操作的所有输入 requires_grad = False，以便输出也以相同的方式标记。
从 Pytorch 0.4.0 开始，Tensors 和 Variables 已合并，volatile 标志已弃用。