loss的获取
在看别人代码的时候发现都是
loss=net.loss train_loss+=loss.data[0]#train_loss用于累加梯度
在想为什么不直接使用loss呢，因为pytorch使用Variable跟踪变量（4.0后合并为Tensor），也就是直接使用loss，那么pytorch认为其还在参与运算，其在一个batch后依旧存在于网络中而不是释放掉，所以资源占用会越来越大。
最新版本建议使用
loss.detach()
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loss=net.loss train_loss+=loss.data[0]#train_loss用于累加梯度
在想为什么不直接使用loss呢，因为pytorch使用Variable跟踪变量（4.0后合并为Tensor），也就是直接使用loss，那么pytorch认为其还在参与运算，其在一个batch后依旧存在于网络中而不是释放掉，所以资源占用会越来越大。
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