pytorch函数zero_grad(),step()作用 pytorch函数zero_grad(),step()作用 假定现在有损失函数 z=x2+y2z=x2+y2 先用手写梯度下降算法求该损失函数的极小值.这只是一个例子,其实能直接观察出来在(0,0)邻域内的极小值是0.但是为 了说明问题,还是要假装不知道极小值,手写梯度下降算法来算. # coding: utf...
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 + backward + optimizeoutputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward()optimiz...
理解optimizer.zero_grad()不仅有助于我们正确地实现模型训练，还能帮助我们理解梯度在深度学习过程中的作用与应用。通过这样的操作，我们确保了梯度计算的准确性和训练过程的有效性。
.zero_grad() 作用 天空城阿勇IP属地: 加州 0.1652020.08.30 16:52:24字数 0阅读 2,942 图片.png 最后编辑于:2020.08.31 12:43:21 ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 pytorch 学习 天空城阿勇 总资产0.93共写了1.4W字获得25个赞共8个粉丝...
detach会产生一个gradient的copy但是做过剪枝处理，并没有连接任何算子。纯正用来拿数据的。_zero是在做...
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。其源码如下:
step()函数的作用是执行一次优化步骤,通过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的,所以在执行optimizer.step()函数前应先执行loss.backward()函数来计算梯度。 注意:optimizer只负责通过梯度下降进行优化,而不负责产生梯度,梯度是tensor.backward()方法产生的。