SGD' object has no attribute 'zero_grad

这个错误提示表明在代码中使用了SGD优化器的zero_grad()方法，但是SGD优化器并没有这个方法。只有继承自torch.optim.Optimizer的优化器才有zero_grad()方法。因此，如果要使用zero_grad()方法，需要使用继承自Optimizer的优化器，例如Adam、Adagrad等。如果要使用SGD优化器，可以使用以下方式清空梯度：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
optimizer.zero_grad()

相关问题

optimizer.zero_grad()# 梯度清零 AttributeError: 'Adam' object has no attribute 'zero_grad'

这个错误提示表明您正在使用的 Adam 优化器对象没有 `zero_grad()` 方法。在 PyTorch 中，只有继承自 `torch.optim.Optimizer` 类的优化器才有 `zero_grad()` 方法。您可以尝试将优化器对象改为继承自 `torch.optim.Optimizer` 类的优化器对象，例如 `torch.optim.SGD` 或 `torch.optim.AdamW`。如果您想继续使用 Adam 优化器，您可以手动将梯度清零，例如：

optimizer.zero_grad(set_to_none=True) # 将梯度设置为 None

或者

for param in model.parameters():
    param.grad = None

这两种方法都可以将模型参数的梯度设置为 None，达到梯度清零的效果。

'StepLR' object has no attribute 'zero_grad'

这个错误提示说明你在使用一个`StepLR`对象的时候，调用了其不存在的`zero_grad`方法。`zero_grad`方法是`torch.optim.Optimizer`类中定义的方法，而`StepLR`是`torch.optim.lr_scheduler`模块中定义的一个学习率调整策略类，它并不具有`zero_grad`方法。

如果你想要清空梯度，应该使用与你的模型相关的优化器对象的`zero_grad`方法。例如，如果你的优化器是`torch.optim.SGD`，那么你可以使用以下代码来清空梯度：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
optimizer.zero_grad()

需要注意的是，学习率调整策略和优化器是两个不同的概念，它们的作用也不同。优化器的作用是根据损失函数计算梯度，并更新模型的参数，而学习率调整策略的作用是根据训练过程中的参数调整策略来调整学习率，从而提高训练效果。