优化器主要是在模型训练阶段对模型可学习参数进行更新, 常用优化器有 SGD,RMSprop,Adam等 优化器初始化时传入传入模型的可学习参数,以及其他超参数如 lr,momentum等 在训练过程中先调用 optimizer.zero_grad() 清空梯度,再调用 loss.backward() 反向传播,最后调用 optimizer.step()更新模型参数 ...
zero_grad() #在autocast enable 区域运行forward with autocast(): # model做一个FP16的副本,forward output = model(input) loss = loss_fn(output, target) #用scaler,scale loss(FP16),backward得到scaled的梯度(FP16) scaler.scale(loss).backward() # scaler 更新参数,会先自动unscale梯度 # 如果有...
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...
Out[6]: tensor(28., grad_fn=<MulBackward0>) # 调用反向传播函数 y.backward() x.grad Out[8]: tensor([ 0., 4., 8., 12.]) # 在默认情况下,pytorch会累积梯度,接下来我们要计算一个新的函数,需要把累积的梯度清除。 x.grad.zero_() Out[9]: tensor([0., 0., 0., 0.]) y=x.sum...
with torch.zero_grad()则停止autograd模块的工作,也就是停止gradient计算,以起到加速和节省显存的作用,从而节省了GPU算力和显存,但是并不会影响dropout和batchnorm层的行为。 也就是说,如果不在意显存大小和计算时间的话,仅使用model.eval()已足够得到正确的validation的结果;而with torch.zero_grad()则是更进一步...
optimizer.zero_grad() output=model(data) loss=criterion(output,target) loss.backward() optimizer.step() ifcapture_metrics: # update metrics # 更新指标 metrics["avg_loss"].update(loss) forname,metricinmetrics.items(): ifname!="avg_loss": ...
# Torch Code: optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # PaddlePaddle Code: optimizer.clear_grad() loss.backward() optimizer.step() 6.3 保存模型# Torch Code: torch.save(sv_file, os.path.join(save_path, 'epoch-last.pth')) # PaddlePaddle Code: paddle.save(sv_file, os....
optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=nn.CrossEntropyLoss()(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss+=loss.item()ifi%100==99:print('[%d, %5d] loss: %.3f'%(epoch+1,i+1,running_loss/100))running_loss=0.0 ...
prob_adj = z @ z.t() return (prob_adj > 0).nonzero(as_tuple=False).t()def train_link_predictor( model, train_data, val_data, optimizer, criterion, n_epochs=100): for epoch in range(1, n_epochs + 1): model.train() optimizer.zero_grad() z = model.encode(...
optimizer.zero_grad; // 每 100 次打印损失值和当前训练的图片数量 if(batch%100==0) { loss=loss.item<float>; // Pytorch 框架会在 x.shape[0] 存储当前批的位置 varcurrent=(batch+1)*x.shape[0]; Console.WriteLine("loss: {loss.item<float>,7} [{current,5}/{size,5}]"); ...