_init_group函数中通过判断该parameter的梯度是否为none得到param_with_grad。因此我们只需要在调用step更新前,对不想更新的部分参数用zero_grad(set_to_none=True)就可以了。 最后记录一下踩的坑,方便也在踩坑的小伙伴检索。笔者一开始想当然的认为对不想更新的参数设置requires_grad_为False就可以了。但是因为训练...
然而,过度依赖 optimizer.zero_grad() 可能会导致不必要的计算资源浪费。例如,在某些情况下,模型参数在本次迭代中并没有被修改,此时调用 optimizer.zero_grad() 方法就显得有些多余。因此,如何巧妙地使用 optimizer.zero_grad() 成为了一个值得探讨的问题。在实际应用中,我们可以通过观察模型参数的修改情况来决定是...
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 else: ifp.grad.grad_fnisnotNone: p.grad.detach_() else: p.grad.requires_...
多次循环步骤1-2,不清空梯度,使梯度累加在已有梯度上; 梯度累加了一定次数后,先optimizer.step()根据累计的梯度更新网络参数,然后optimizer.zero_grad()清空过往梯度,为下一波梯度累加做准备; 总结来说:梯度累加就是,每次获取1个batch的数据,计算1次梯度,梯度不清空,不断累加,累加一定次数后,根据累加的梯度更新网络...
在PyTorch中实现Transformer模型时,优化器(optimizer)的zero_grad()方法用于清除模型参数的梯度。在每次训练迭代开始时,通常需要调用该方法以确保梯度累积不会影响模型参数的更新。然而,有时我们可能希望暂时停用该方法以进行某些操作,例如可视化模型参数或检查梯度累积情况。本文将介绍如何巧妙地使用或停用optimizer.zero_grad...
解释代码 optimizer.zero_grad() 在PyTorch中,optimizer.zero_grad() 是一个至关重要的方法,它用于将模型参数的梯度归零。以下是对该方法的详细解释: 1. optimizer.zero_grad() 的作用 归零梯度:optimizer.zero_grad() 通过将所有模型参数的 .grad 属性置为零,确保每次参数更新时梯度都是从零开始的。在PyTorch...
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) ...
optimizer.zero_grad()# reset gradient 获取loss:输入图像和标签,通过infer计算得到预测值,计算损失函数; loss.backward() 反向传播,计算当前梯度; 多次循环步骤1-2,不清空梯度,使梯度累加在已有梯度上; 梯度累加了一定次数后,先optimizer.step() 根据累计的梯度更新网络参数,然后optimizer.zero_grad() 清空过往梯度...
一般训练神经网络,总是逃不开optimizer.zero_grad之后是loss(后面有的时候还会写forward,看你网络怎么写了)之后是是net.backward之后是optimizer.step的这个过程。 上图为一个简单的梯度下降示意图。比如以SGD为例,是算一个batch计算一次梯度,然后进行一次梯度更新。这里梯度值就是对应偏导数的计算结果。显然,我们进行下...
1.2.4 zero_grad 在反向传播计算梯度之前对上一次迭代时记录的梯度清零,参数set_to_none 设置为 True 时会直接将参数梯度设置为 None,从而减小内存使用, 但通常情况下不建议设置这个参数,因为梯度设置为 None 和0 在PyTorch 中处理逻辑会不一样。 def zero_grad(self, set_to_none: bool = False): r"""...