loss=criterion(outputs,target)#2. backwardoptimizer.zero_grad()#reset gradientloss.backward() optimizer.step() 过程: 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; 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...
optimizer.zero_grad()解释代码 1. optimizer.zero_grad()的作用 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...
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...
optimizer.step() optimizer.zero_grad() 简单来说,loss.backward()就是反向计算出各参数的梯度,然后optimizer.step()更新网络中的参数,optimizer.zero_grad()将这一轮的梯度清零,防止其影响下一轮的更新。 常用优化器都在torch.optim包中,因此需要先导入包: import torch.optim.Adamimport torch.optim.SGD 4、...
optimizer.zero_grad()的作用 参考链接:https://blog.csdn.net/scut_salmon/article/details/82414730 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 + ...
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_...
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参数,然后清空梯度,进行下一次循环。
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(),#zerotheparametergradientsoptimizer.zero_grad()#forward+backward+optimizeoutputs=net(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()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...
当仅有一个model,同时optimizer只包含这一个model的参数,那么model.zero_grad和optimizer.zero_grad没有区别,可以任意使用。 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...