OptimizerLossModelUserOptimizerLossModelUserCreate modelDefine loss functionInitialize optimizeroptimizer.zero_grad()Forward passoutputsCalculate losslossloss.backward()optimizer.step() 结语 通过以上步骤,你已经了解了在PyTorch中如何清零Tensor的梯度。这是深度学习模型训练的基本技巧之一,也是确保模型能够准确更新参数...
每个Tensor都有一个.grad_fn属性,该属性即创建该Tensor的Function , 就是说该Tensor是不是通过某些运算得到的,若是,grad_fn则返回一个与这些运算相关的对象,否则是None。 2. Tensor 创建⼀个Tensor并设置requires_grad属性为True: x = torch.ones(2,2,requires_grad=True) print(x) print(x.grad_fn) 1...
optmizer.zero_grad()# 计算d(l1)/d(x)pred1 = model1(xs)# 生成graph1loss = loss_fn1(pred1, ys)loss.backward()# 释放graph1# 计算d(l2)/d(x)pred2 = model2(xs)# 生成graph2loss2 = loss_fn2(pred2, ys)loss.backward()# 释放...
一、zero_grad() 1、理论 zero_grad():清空所管理参数的梯度 Pytorch中tensor特性:tensor张量梯度不自动清零 已知参数param是1个特殊的张量,张量当中都会有梯度grad。由于Pytorch中张量tensor的梯度grad是不会自动清零的,它会在每一次backward反向传播时采用autograd计算梯度,并把梯度值累加到张量的grad属性中的。 如下...
介绍:torch.tensor()是 PyTorch 中用于创建张量的基本函数。 简单使用: import torch # 创建一个标量(零维张量) scalar_tensor = torch.tensor(42)print(scalar_tensor) # 创建一个一维张量 vector_tensor = torch.tensor([1,2,3])print(vector_tensor) ...
tensor([1., 2.], requires_grad=True) print(x.data) # 数据 print(x.grad) # 梯度(创建为None print(x.grad_fn) # 梯度函数(创建为None y = x * x print("y=x*x:", y) z = y * 3 print("z=y+3:", z) out = z.mean() # 求均值 print(out) out.backward() # 反向传播 ...
Optimizer.zero_grad:将所有优化的torch.Tensor的梯度清零 常见的一些优化器 optim.SGD optim.Adadelta optim.Adagrad optim.Adam optim.AdamW optim.SparseAdam optim.Adamax optim.ASGD optim.LBFGS optim.NAdam optim.RAdam optim.RMSprop optim.Rprop 学习率 ...
>>> x = torch.tensor([[1.0], [1.0]]) # 可以看做模型的训练数据 dim=2x1 >>> loss = torch.mm(w, x) >>> loss.backward() # 也可以执行torch.autograd.backward(loss), 同样的效果 tensor([[3.]], grad_fn=<MmBackward>) >>> w.grad # 查看 w的梯度 ...
PyTorch的微分是自动积累的,需要用zero_grad()方法手动清零 backward()方法,一般不带参数,等效于:backward(torch.tensor(1.0))。若backward()方法在DAG的root上调用,它会依据链式法则自动计算DAG所有枝叶上的微分。 TensorFlow通过tf.GradientTapeAPI来自动追踪和计算微分,GradientTape,翻译为微分带,Tape有点儿历史上磁带...