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

这是一个典型的深度学习训练循环，用于更新模型参数。首先，`optimizer.zero_grad()`将模型参数的梯度初始化为零，然后`loss.backward()`根据损失函数计算梯度，接着`optimizer.step()`根据梯度更新模型的参数。这样的循环通常在每个训练迭代中执行，以不断优化模型的性能。

相关问题

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

这是一个训练神经网络的常见步骤。首先，使用optimizer.zero_grad()将所有参数的梯度归零，以便在反向传播时不会受到之前计算的梯度的干扰。然后，通过loss.backward()计算损失函数对所有参数的梯度。接下来，使用optimizer.step()更新所有参数，以使损失函数最小化。最后，使用lr_scheduler.step()更新学习率，以便在训练过程中适应不同的损失函数表现。

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

这是PyTorch中用于训练神经网络的一些代码。optimizer.zero_grad()用于将模型的梯度缓存清零，以便进行后续的反向传播。loss.backward()用于计算模型的损失函数关于模型参数的梯度。optimizer.step()用于根据损失函数的梯度更新模型的参数。这些步骤通常被称为“训练循环”，在每一次训练中都会重复执行。