optimizer.zero_grad()是PyTorch中的一个方法,用于将模型中所有参数的梯度归零。这是因为在训练神经网络时,PyTorch会自动计算每个参数的梯度,并将这些梯度累加到参数的.grad属性中。如果不进行归零操作,这些梯度会在每次反向传播时累加,导致梯度值不正确,从而影响模型的训练效果。
optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零,也就是把loss关于weight的导数变成0. 在学习pytorch的时候注意到,对于每个batch大都执行了这样的操作: # zero the parameter gradientsoptimizer.zero_grad()# forward + backward + optimizeoutputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward()optimiz...
这就是 optimizer.zero_grad() 方法的作用。特别是在训练大模型时,该方法的使用显得尤为重要。在大模型训练中,由于模型参数众多,计算资源消耗巨大,优化器中的梯度累积可能会引发数值不稳定、训练速度下降等问题。因此,适时地调用 optimizer.zero_grad() 方法来清除梯度就显得尤为重要。然而,过度依赖 optimizer.zero_gr...
optimizer.zero_grad(): ... #refactortoabaseclassonceforeachopsareinagoodshape. defzero_grad(self,set_to_none:bool=False): per_device_and_dtype_grads=defaultdict(lambda:defaultdict(list)) forgroupinself.param_groups: forpingroup['params']: ifp.gradisnotNone: ifset_to_none: p.grad=None el...
理解optimizer.zero_grad()在PyTorch中的作用。在深度学习训练中，我们通过优化器（optimizer）更新权重（weights）以最小化损失函数（loss）。optimizer.zero_grad()的作用是将梯度置零，即初始化为零。由于在PyTorch中，backward()函数在计算梯度时，梯度会被累加而不是替换。因此，每次我们处理一个batch...
optimizer.zero_grad():清空过往梯度; loss.backward():反向传播,计算当前梯度; optimizer.step():根据梯度更新网络参数 简单的说就是进来一个batch的数据,计算一次梯度,更新一次网络,使用梯度累加是这么写的: fori,(images,target)inenumerate(train_loader):#1. input outputimages = images.cuda(non_blocking=Tr...
当有多个model,同时optimizer包含多个model的参数时,如果这多个model都需要训练,那么使用optimizer.zero_grad是比较好的方式,耗时和防止出错上比对每个model都进行zero_grad要更好。 当有多个model,对于每个model或者部分model有对应的optimizer,同时还有一个total_optimizer包含多个model的参数时。如果是是只想训练某一个...
在PyTorch框架中，model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()这两者的主要功能都是将模型参数的梯度设置为零。这一操作在神经网络训练过程中至关重要，因为它为计算新批次数据的梯度做好了准备。它们的作用在特定情况下可能展现出等效性。当使用optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())这一形式时，...
qusetion:net.parameters()是哪里来的,作用是什么? optimizer.zero_grad()可以把所有Variable的grad成员数值变为0 optimizer.step()则可以用所有Variable的grad成员和lr的数值自动更新Variable的数值。 给Variable打上粗体是因为之中Variable会被optimizer的相关函数更新,如果你把东西放在list或其它东西里,它们的梯度是不会...