x.grad.zero_() y = x.sum() y.backward() print(x.grad)

x.grad.zero_()是PyTorch中的一个方法，用于将张量x的梯度值归零。这个方法通常在每次进行反向传播之前调用，以确保梯度不会累积。

y = x.sum()是一个计算张量x所有元素之和的操作。

y.backward()是PyTorch中的一个方法，用于计算y相对于x的梯度。它会自动计算并存储梯度值在x.grad中。

print(x.grad)会打印出张量x的梯度值。

相关问题

x.grad.zero_() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'zero_'

这个错误通常是由于没有正确定义梯度而导致的。在你的代码中，你定义了一个张量x并将其设置为需要梯度，但是你没有定义任何函数来计算梯度。因此，当你尝试使用x.grad时，它返回NoneType对象，因为没有任何梯度可用。要解决这个问题，你需要定义一个函数来计算梯度。你可以使用PyTorch的autograd模块来自动计算梯度，或者手动计算梯度并将其分配给x.grad。下面是一个示例代码，它使用autograd模块来计算梯度：
import torch

x = torch.arange(4.0, requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
print(x.grad)

如果你想手动计算梯度并将其分配给x.grad，你可以使用以下代码：

import torch

x = torch.arange(4.0, requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
grad = torch.ones_like(x)
x.grad = grad
print(x.grad)

for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

这代码是一个简单的训练循环，用于训练一个模型来进行手写数字识别。下面是对代码的解释：

1. 首先，你使用一个外部变量 `epoch` 来指定训练的轮数。
2. 在每个训练轮数中，你调用 `model.train()` 来设置模型为训练模式。
3. 然后，通过迭代 `train_loader` 来获取训练数据和对应的标签，使用 `sgd.zero_grad()` 来清除之前的梯度信息。
4. 接下来，你使用模型对训练数据进行前向传播，得到预测结果 `predict_y`。
5. 通过计算预测结果和真实标签之间的损失，使用 `cost(predict_y, train_label.long())` 来计算损失值。
6. 如果 `idx` 可以被 10 整除，你会打印当前的损失值。
7. 通过调用 `loss.backward()` 来计算梯度，并使用 `sgd.step()` 来更新模型的参数。
8. 在每个训练轮数结束后，你使用 `model.eval()` 将模型设置为评估模式。
9. 然后，通过迭代 `test_loader` 来获取测试数据和对应的标签，使用模型进行前向传播得到预测结果 `predict_y`。
10. 通过比较预测结果和真实标签，计算出准确率。
11. 最后，你会将模型保存到文件中，文件名中包含了当前的准确率。

请注意，这段代码中使用了一些外部的函数和变量，例如 `epoch`、`train_loader`、`test_loader`、`model`、`cost`、`sgd` 等。你需要确保在运行这段代码之前，这些函数和变量已经定义和初始化好了。