section5_1_pix2pixのGのGAN学習コード about gan_sample HOT 2 CLOSED

@stationkl5
返信が遅くなり申し訳ありません。

with torch.no_grad()を必要とした意図としては、このステップでは生成器Gの学習のためのパラメータ計算をしている段階であり、識別器Dのパラメータはここでは更新したくないためです。

もしwith torch.no_grad()が存在しない場合、self.netD(fakeAB)を計算する時に勾配が自動的に計算され、識別器Dのパラメータが意図に反して更新されてしまいます。そのためwith torch.no_grad()が必要となります。

from gan_sample.

@takaaki5564
ご回答ありがとうございます。

生成機のパラメーターを、識別機をだませるパラメータに更新するために
lossG_GANを計算して生成機に逆伝搬させたいところですが、
　lossG_GAN=criterionGAN(self.netD(self.netG(A),B)
を逆伝搬したくても
　with torch.no_grad():
　　pred_fake = self.netD(fakeAB)
としていると、netDの勾配がないため、netGまで逆伝搬できず、生成機のパラメーターも更新できないのでないでしょうか？

from gan_sample.