loss.backward();optimizer.step()

时间: 2024-06-09 09:10:49 浏览: 117

PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

在PyTorch中，训练深度学习模型通常涉及四个关键步骤：前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。`model.zero_grad()` 和 `optimizer.zero_grad()` 是这两个步骤之间的重要桥梁，它们确保了梯度的正确计算和更新。 1. **`model.zero_grad()`**：这个方法用于清空模型中所有参数的梯度。在每次迭代开始之前，我们通常会调用它，因为我们需要在新的训练样本上重新计算梯度，而不是累积之前的梯度。如果不将梯度清零，梯度会累加，导致参数更新的方向错误。例如，如果你在处理多个小批量数据时，不重置梯度，那么每个小批量的梯度将会累加到前一个批次的梯度上，这不是我们想要的。所以，`model.zero_grad()` 确保了每个批次的数据都独立地贡献于参数更新。 2. **`optimizer.zero_grad()`**：当我们创建一个优化器（如 `optim.SGD` 或 `optim.Adam`）并传入模型的参数时，这个优化器有一个内部的`zero_grad()` 方法，其作用与 `model.zero_grad()` 相同。调用 `optimizer.zero_grad()` 实际上是在遍历模型的所有可训练参数，并将它们的梯度设为零。因此，无论你是使用 `model.zero_grad()` 还是 `optimizer.zero_grad()`，只要优化器已经包含了模型的所有参数，效果都是一样的。 3. **反向传播与梯度计算**：在前向传播过程中，我们通过模型处理输入数据并计算预测输出。然后，我们使用损失函数（如 BCELoss 或 CrossEntropyLoss）计算预测与实际标签之间的差异，得到损失值。调用 `loss.backward()` 启动反向传播过程，PyTorch 的自动微分库（autograd）会根据计算图反向计算所有参数的梯度。每个叶子节点（即用户创建的张量）的梯度都会被计算出来。 4. **参数更新**： `optimizer.step()` 方法执行实际的参数更新。优化器使用梯度和预设的学习率来更新模型的权重。例如，SGD 优化器会按照以下公式更新参数： ``` 参数 = 参数 - 学习率 * 梯度 ``` 5. **理解训练流程**：以下是一个典型的训练循环： - 前向传播：模型接收输入，计算输出。 - 计算损失：损失函数比较预测和真实标签，计算损失。 - 清零梯度：调用 `zero_grad()` 函数，准备计算新批次的梯度。 - 反向传播：调用 `loss.backward()`，计算所有参数的梯度。 - 参数更新：调用 `optimizer.step()`，根据梯度更新参数。 6. **补充例子**：以生成对抗网络（GANs）为例，判别器（Discriminator）的训练过程中，先使用 `optimizer.zero_grad()` 清零梯度，然后进行前向传播计算损失，接着调用 `loss.backward()` 计算梯度，最后使用 `optimizer.step()` 更新参数。这是确保每个训练步骤独立且正确进行的关键步骤。总结来说，`model.zero_grad()` 和 `optimizer.zero_grad()` 都是用来初始化梯度，以便在每次迭代中正确地进行反向传播和参数更新。理解这一过程对于有效地训练PyTorch模型至关重要。

这是深度学习中的两个重要步骤，用于训练神经网络模型。 `loss.backward()` 是计算损失函数对模型参数的梯度，即反向传播过程。在训练过程中，我们需要最小化损失函数，通过梯度下降法来更新模型参数，使得损失函数不断降低。 `optimizer.step()` 是使用梯度下降法更新模型参数的步骤，即参数更新过程。在反向传播后，我们得到了每个参数的梯度，然后将这些梯度应用到对应的参数上，从而更新参数值，使得损失函数继续下降。常见的优化器有SGD、Adam等。综上，`loss.backward()` 和 `optimizer.step()` 是深度学习中训练模型的关键步骤。

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loss.backward();optimizer.step()

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loss.backward() optimizer.step()

分别介绍一下 optimizer.zero_grad()；loss.backward()；loss.backward()

optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() lr_scheduler.step()

optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

train_loss.backward() optimizer.step()代码意义

loss.backward() optimizer.step()是干嘛的

loss.backward() encoder_optimizer.step() return loss.item() / target_length

optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()是什么意思

loss = criterion(z,y) loss.backward() optimizer.step() train_COST+=loss.item()这个loss有哪些属性

请解释以下代码: optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

这段代码的作用 self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step()

optimizer.zero_grad() loss = criterion(q_values, y_batch) loss.backward() optimizer.step()

loss = CrossEntropyLoss(pred, label ) loss .backward() optimizer .zero_grad() optimizer .step()这段代码有什么错误

dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 这两步的作用，详细解释

for epoch in range(1000): y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred,y_data) print(epoch, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item()改写

for i, data in enumerate(train_loader): x_data, y_data = data # forward y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred, y_data) print(epoch(), loss.data.item()) epoch_list.append(epoch) loss_list.append(loss.data()) # backward optimizer.zero_grad() loss.backward() # update optimizer.step()

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