梯度清零之后,开始根据损失进行反向传播,计算新梯度。tensor是autograd的基类,autograd会根据计算图跟踪每个张量的所有计算过程。而loss是模型的所有层输出的张量与正确标签做计算得到的结果,因此使用loss.backward()会更新所有的参数。 得到了梯度之后,是根据梯度进行参数更新。
如果没有进行tensor.backward(),梯度值为None,因此loss.backward()写在optimizer.step()之前 optimizer.step(): 以Adam为例,torch.optim.Adam.step()源码如下: ... @torch.no_grad() defstep(self,closure=None): """Performsasingleoptimizationstep. Args: closure(callable,optional):Aclosurethatreevaluates...
optimizer.zero_grad()函数会遍历模型的所有参数,通过p.grad.detach_()方法截断反向传播的梯度流,再通过p.grad.zero_()函数将每个参数的梯度值设为0,即上一次的梯度记录被清空。 二、 PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的,autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。
fori in range(epoch):fordata, label1, label2 in data_loader:# forwardpred1,pred2 = Model(data)# calculate lossesloss1=loss_1(pred1, label1)loss2=loss_2(pred2, label2)# weigh lossesloss_sum=awl(loss1, loss2)# backwardoptimizer.ze...
y.backward(torch.ones(len(x)))的导数。.sum()函数主要有两个作用，一个是用来求和，一个是用来降维。而在这里是用到了降维的作用。PyTorch进行梯度的计算，只能对标量进行梯度计算，若直接使用 y.backward() 会报错：grad can be implicitly created only for scalar outputs。这一问题的解决方法就是先使用....
optimizer.zero_grad() with autocast(): #前后开启autocast output=model(input) loss = loss_fn(output,targt) scaler.scale(loss).backward() #为了梯度放大 #scaler.step() 首先把梯度值unscale回来,如果梯度值不是inf或NaN,则调用optimizer.step()来更新权重,否则,忽略step调用,从而保证权重不更新。
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库,它提供了强大的GPU加速功能,使得深度学习的实现变得更加便捷。在训练神经网络模型时,通常会使用反向传播算法来计算梯度并更新参数。在PyTorch中,loss.backward()函数用于计算梯度,并将梯度传递给优化器进行参数更新。
self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() if epoch % 500 == 0: print("epoch: {}, loss is: {}".format(epoch, loss.item())) torch.save(self.model.state_dict(), "linear.pth") 1. 2. 3. 4. 5.
optimizer.zero_grad() predictions = model(x_train) loss = loss_fn(predictions, y_train) loss.backward() optimizer.step() In both examples, replace … with your specific loss calculation. These code templates demonstrate the essential steps for implementing a custom loss function in deep learning...
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风...