self.optimizer.state = defaultdict(dict) 解释该段代码

时间: 2023-06-06 12:08:43 浏览: 84

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。

这段代码的作用是创建一个名为 optimizer 的变量，它是一个 defaultdict 类的实例，其中包含了一个空的字典。这个变量是用于存储模型的优化器的状态信息。具体来说，optimizer.state 的值是一个字典，其中包含了一些键-值对，用来保存对应参数的状态信息，例如梯度和动量等。通过将 optimizer.state 设置为 defaultdict(dict)，可以在添加新的键-值对时不用为不存在的键提供默认值。

阅读全文

self.optimizer.state = defaultdict(dict) 解释该段代码

相关推荐

Modules03. Optimizer 模块化代码优化器.pdf_前端学习资料

卷积神经网络模型Python代码.zip

self.optimizers.append(self.optimizer_G)解释该段代码

self.optimizer_G = torch.optim.Adam(optim_params, lr=self.configO['lr_G'], weight_decay=wd_G, betas=(self.configO['beta1_G'], self.configO['beta2_G']))解释该段代码

self.optimizer_G.zero_grad()解释该段代码

model.load_state_dict(model_state, strict=True) optimizer.load_state_dict(optimizer_state)

for optimizer in self.optimizers: self.schedulers.append( lr_scheduler.CosineAnnealingLR_Restart( optimizer, self.configS['args']['T_period'], eta_min=self.configS['args']['eta_min'], restarts=self.configS['args']['restarts'], weights=self.configS['args']['restart_weights']))解释该段代码

best_acc = checkpoint['best_acc'] model_ft.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])

Linq.Expression.Optimizer：System.Linq.Expression表达式优化器。 http：thorium.github.ioLinq.Expression.Optimizer

[Ashampoo.照片优化].Ashampoo.Photo.Optimizer.3.v3.11

最好用的网站图片压缩软件xat.com.Image.Optimizer.Pro5.10

[系统优化提速工具].Raxco.PerfectSpeed.PC.Optimizer.v2.0.0.114.WinAll.Incl.Keygen-CRD2

torch.save({ 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), }, 'model.ckpt')

torch.save({ 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': loss, 'accuracy': acc }, PATH)中的ＰＡＴＨ是啥

最新推荐

pandas-1.3.5-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.zip

基于java的大学生兼职信息系统答辩PPT.pptx

基于java的乐校园二手书交易管理系统答辩PPT.pptx

tornado-6.4-cp38-abi3-musllinux_1_1_i686.whl

Android Studio Ladybug（android-studio-2024.2.1.10-mac.zip.002）

Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

管理建模和仿真的文件

【R语言高性能计算秘诀】：代码优化，提升分析效率的专家级方法

在构建视频会议系统时，如何通过H.323协议实现音视频流的高效传输，并确保通信的稳定性？

Go语言控制台输入输出操作教程