pytorch accmulator
时间: 2023-11-21 07:51:10 浏览: 26
PyTorch中的Accumulator是一个用于累加梯度的类,它可以在反向传播过程中将梯度累加到指定的变量中,而不是覆盖原有的梯度。这在一些需要多次反向传播的场景中非常有用,比如在训练GAN时需要对生成器和判别器分别进行多次反向传播。
Accumulator类的使用方法如下:
```python
import torch
class Accumulator(object):
def __init__(self):
self._data = []
def add(self, value):
self._data.append(value)
def reset(self):
self._data = []
def get(self):
return torch.stack(self._data)
```
在反向传播过程中,我们可以使用Accumulator类来累加梯度:
```python
import torch
x = torch.randn(10, 20, requires_grad=True)
y = torch.randn(10, 5)
w = torch.randn(20, 5, requires_grad=True)
accumulator = Accumulator()
for i in range(10):
z = torch.matmul(x[i], w)
loss = torch.nn.functional.mse_loss(z, y[i])
loss.backward()
accumulator.add(w.grad)
w.grad.zero_()
# 累加梯度
grad = accumulator.get().sum(dim=0)
# 更新参数
w.data -= 0.1 * grad
```
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