optimizer.zero_grad()作用
时间: 2024-05-19 14:11:40 浏览: 12
`optimizer.zero_grad()` 的作用是将模型参数的梯度归零,以便于下一次前向传播计算和反向传播计算。在训练神经网络的过程中,每次进行反向传播计算时,梯度都会累加到之前的梯度上,如果不清空梯度,会导致梯度爆炸或消失,影响模型的训练效果。因此,每次进行反向传播前,需要使用`optimizer.zero_grad()`清空梯度。
相关问题
optimizer.zero_grad()
在PyTorch中,optimizer.zero_grad()的作用是清空优化器中的梯度。具体来说,它会将优化器中所有可学习参数的梯度设为0,以便在下一次前向传播计算和反向传播计算时,之前的梯度不会对当前的梯度产生影响。这个操作通常在每个训练批次开始之前被调用,以确保每次计算梯度时都从零开始。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch反向传播——optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step() 作用](https://blog.csdn.net/ding_programmer/article/details/131413639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38544075/12850338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
optimizer.zero_grad()的缺点
1. 需要手动调用:在使用optimizer.zero_grad()时,需要手动调用它来清零梯度。如果忘记调用,可能会出现梯度累加的问题,导致模型的性能下降。
2. 只能清零参数梯度:optimizer.zero_grad()只能清零模型参数的梯度,而不能清零其他变量的梯度。如果模型中存在非参数变量(如自定义变量),则需要手动清零。
3. 对分布式训练的支持不完善:在分布式训练中,optimizer.zero_grad()不支持所有的分布式优化方法。在使用分布式优化方法时,需要根据具体情况调用不同的清零函数。
4. 不适用于动态图:在动态图中,每次前向传播都会重新生成计算图,因此梯度的计算方式也会发生变化。因此,在动态图中,不能直接使用optimizer.zero_grad()清零梯度。需要使用其他方法来清零梯度。
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