当在loss 张量上调用 .backward() 时,会发生梯度的 _累积_(即 sum)。 从v1.7.0 开始,Pytorch 提供了将梯度重置为 None optimizer.zero_grad(set_to_none=True) 的选项,而不是用零张量填充它们。文档声称此设置减少了内存需求并略微提高了性能,但如果处理不当可能容易出错。 原文由 kmario23 发布,翻译遵循...
loss=loss_function(outputs, targets) optimizer.zero_grad()#重置梯度loss.backward()#反向传播,计算当前梯度optimizer.step()#根据梯度更新网络参数print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}") 这个流程确保了每次参数更新都是基于最新一批数据的独立梯度,从而有效避免了梯度累积带来的问题。 (21:30,头痛+...
0.1) scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9) for epoch in range(20): for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() ...
optimizer_D.zero_grad()d_loss.backward()optimizer_D.step()# 训练生成器 z=torch.randn(batch_size,input_size)fake_images=G(z)outputs=D(fake_images)g_loss=criterion(outputs,real_labels)optimizer_G.zero_grad()g_loss.backward()optimizer_G.step()print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], ...
复制 opt.zero_grad() 接下来,我们使用模型的当前状态对我们的数据集进行预测。这实际上是我们的正向传播,因为我们然后使用这些预测来计算我们的损失。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 outputs = model(images) 使用输出和我们数据集的真实标签,我们使用定义的损失函数计算我们模型的总损失,在这种情况...
generator.zero_grad() # 显示损失 if epoch % 10 == 0 and n == batch_size - 1: 对于生成对抗网络(GANs),您需要在每个训练迭代中更新判别器和生成器的参数。与所有神经网络一样,训练过程包括两个循环,一个用于训练周期,另一个用于每个周期的批处理。在内部循环中,您开始准备用于训练判别器的数据: ...
print(b.grad) # What about UPDATING the parameters? Not so fast... # FIRST ATTEMPT # AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'zero_' # a = a - lr * a.grad # b = b - lr * b.grad # print(a) # SECOND ATTEMPT ...
() optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step() # --- Calculate training metrics --- pred_train = out[data.train_mask].argmax(dim=1) correct_train = (pred_train == data.y[data.train_...
optimizer.zero_grad() # reset gradient loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 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; ...
()) device.optimizer.zero_grad() for inputs, labels in device.train_data: outputs = device.model(inputs) loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels) loss.backward() gradients = copy.deepcopy(device.model.state_dict()) device.optimizer.step() return gradients def elect_leader(devices):...