Adam.zero_grad
时间: 2024-12-11 18:42:33 浏览: 5
`Adam.zero_grad()`是PyTorch库中`optim.Adam`优化器的一个方法,用于清除当前优化步骤中所有张量的梯度(gradients)。当你执行反向传播(`backpropagation`)之后,梯度会累计起来,`zero_grad()`的作用就是将这些已经计算出来的梯度置为0,为下一次迭代做好准备,防止梯度累加导致不必要的计算。
这个方法是在每次模型前向传播(`forward pass`)之后调用的,通常紧跟在模型输出和损失函数计算之后。在训练过程中,你需要在每一次反向传播之前清空梯度,以便准确地跟踪新的梯度信息。如果不这样做,可能会得到错误的更新步骤,因为之前的梯度会被保留下来。
示例代码片段可能如下所示:
```python
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for inputs, targets in train_loader:
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
# 反向传播
loss.backward()
# 清除梯度
optimizer.zero_grad()
# 更新参数
optimizer.step()
```
这里,`model.parameters()`指定了优化的所有模型参数,`lr=0.001`是学习率。`loss.backward()`会自动计算梯度,而`optimizer.zero_grad()`则确保下一轮迭代时只考虑新数据带来的梯度影响。
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