mindspore optimizer.zero_grad()
时间: 2024-04-25 11:23:53 浏览: 7
在MindSpore中,没有像PyTorch中的optimizer.zero_grad()方法。在MindSpore中,梯度的计算和清零是由优化器自动处理的,无需手动调用。在训练过程中,你只需要调用optimizer的minimize方法来更新网络参数即可。这个方法会自动计算梯度并更新参数。所以在你的代码中,不需要使用optimizer.zero_grad()方法。
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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 ]
.zero_grad()
optimizer.zero_grad()函数的作用是将模型的所有参数的梯度值清零。\[1\]这个操作通常在每个batch的训练之前调用,以确保每个batch的梯度计算是独立的。\[2\]具体来说,optimizer.zero_grad()会遍历模型的所有参数,并将它们的梯度值设为0。这样做的目的是为了防止梯度在不同的batch之间累积,保证每个batch的梯度计算是独立的。这样可以避免梯度计算的错误传播和参数更新的混乱。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch-->optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()和scheduler.step()](https://blog.csdn.net/qq_41043438/article/details/123750528)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]