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...
optimizer.zero_grad()函数有什么用? 不讲什么高深的理论和猜测.直接把optimizer.zero_grad()注释了再运行.得到如下结果: x=5.0000,y=10.0000,value=125.0000x.grad=10.0000,y.grad=20.0000x=4.0000,y=8.0000,value=80.0000x.grad=18.0000,y.grad=36.0000x=2.2000,y=4.4000,value=24.2000x.grad=22.4000,y.grad=...
要巧妙地使用或停用optimizer.zero_grad()方法,可以采用以下几种策略: 条件调用:根据特定的条件决定是否调用optimizer.zero_grad()方法。例如,在某些情况下,我们可能希望在每个训练迭代开始时清除梯度,但在某些迭代中保留梯度以进行可视化或其他分析。 局部禁用:在需要保留梯度的迭代中,可以在代码中添加注释或条件语句来...
optimizer.zero_grad()。 二者在训练代码都很常见,那么二者的区别在哪里呢? model.zero_grad()的作用是将所有模型参数的梯度置为0。其源码如下: 1 2 3 4 forpinself.parameters(): ifp.gradisnotNone: p.grad.detach_() p.grad.zero_() optimizer.zero_grad()的作用是清除所有优化的torch.Tensor的梯度。
根据pytorch中的backward()函数的计算,当网络参量进行反馈时,梯度是被积累的而不是被替换掉;但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积,因此这里就需要每个batch设置一遍zero_grad 了。 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: ...
optimizer.zero_grad()# reset 簡單吧? 當我執行了accumulation_step次之後,才進行gradient descent然後清空gradient。 注意這邊每一次iteration都還是有呼叫loss.backward(),所以每一次迭代的時候gradient都會一直被累加,直到最後被呼叫了optimizer.zero_grad()才將他們清空。
根据pytorch中的backward()函数的计算，当⽹络参量进⾏反馈时，梯度是被积累的⽽不是被替换掉；但是在每⼀个batch时毫⽆疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这⾥就需要每个batch设置⼀遍zero_grad 了。其实这⾥还可以补充的⼀点是，如果不是每⼀个batch就清除掉原有的梯度，⽽是...
在PyTorch中,对模型参数的梯度置0时通常使用两种方式:model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()。二者在训练代码都很常见,那么二者的区别在哪里呢? 2. model.zero_grad() model.zero_grad()的作用是将所有模型参数的梯度置为0。其源码如下: 代码语言:javascript ...
model.zero_grad() optimizer.zero_grad() 首先,这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0 当optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())时,二者等效,其中Optimizer可以是Adam、SGD等优化器 defzero_grad(self):"""Sets gradients of all model parameters to zero."""forpinself.parameters():ifp.gradisnot...
zero_grad()和optimizer.zero_grad()在大多数情况下表现得相似，但它们的使用场景略有不同。model.zero_grad()更为灵活，可以用于任何需要清零梯度的场景，而optimizer.zero_grad()则更多地与特定优化器的使用和管理相关联。在实际编程中，根据具体需求选择合适的方法将有助于提高代码的效率和可读性。