Pytorch 在学术界日益流行,几乎所有深度学习算法程序中几乎都用到的loss.backward()和optimizer.step()究竟是干嘛的?每天使用有没有思考一下其原理和机制呢? 损失函数loss定义了模型优劣的标准,loss越小,模型越好,常见的损失函数比如均方差MSE(Mean Square Error),MAE (Mean Absolute Error),交叉熵CE(Cross-entropy...
1.2 梯度控制方法zero_grad()和step() 在进行反向传播之前,必须要用zero_grad()清空梯度。所有的optimizer都实现了step()方法,这个方法会更新所有的参数。它能按两种方式来使用: 方式一:大多数optimizer所支持的简化版本:optimzer.step() for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() # zero grad outpu...
loss.backward()在前 optimizer.step()在后。顺序不可颠倒。 那么为什么optimizer.step()需要放在每个batch训练中,而不是epoch训练中,这是因为mini-batch训练模式是嘉定每一个训练集就只有mini-batch大小,因此实际上可以将每一次Mini-batch看做是一次训练,一次训练更新一次参数空间,因为optimizer.step()放在每个Mini-ba...
optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对。可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们在scheduler的step_size表示scheduler.step()每调用step_size次,对应的学习率就会按照策略调整一次。所以如果s...
optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum = 0.9) ...
loss.backward()在前,然后跟一个step。 那么为什么optimizer.step()需要放在每一个batch训练中,而不是epoch训练中,这是因为现在的mini-batch训练模式是假定每一个训练集就只有mini-batch这样大,因此实际上可以将每一次mini-batch看做是一次训练,一次训练更新一次参数空间,因而optimizer.step()放在这里。
当调用 optimizer.step() 函数时,它会迭代模型中的所有参数,并使用其对应的缓存梯度更新它们。具体来说,对于一个参数 p,优化器将对其执行以下操作: 1. UPDATE p: p = p - learning_rate * p.grad 2. 清空梯度p.grad = 0 在每个训练循环中,我们通过前向传递来计算输出,然后计算误差并反向传播误差。最后...
optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有 optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)scheduler=lr_scheduler.StepLR(optimizer...
loss.backward()在前,然後跟一個step。 那麼為什麼optimizer.step()需要放在每一個batch訓練中,而不是epoch訓練中,這是因為現在的mini-batch訓練模式是假定每一個訓練集就隻有mini-batch這樣大,因此實際上可以將每一次mini-batch看做是一次訓練,一次訓練更新一次參數空間,因而optimizer.step()放在這裡。
optimizer.step()和scheduler.step()的区别 optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中,而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对,可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step(),模型才会更新,而scheduler.step()是对lr进行调整。通常我们有 ...