AttributeError: 'MultiStepLR' object has no attribute 'zero_grad'
时间: 2024-02-20 10:55:20 浏览: 33
AttributeError: 'MultiStepLR' object has no attribute 'zero_grad'一个错误提示,意味着在使用MultiStepLR对象时,尝试调用了它没有的zero_grad属性。
MultiStepLR是PyTorch中的一个学习率调整器(learning rate scheduler),用于在训练过程中动态地调整学习率。它并不具备zero_grad属性,因为它不是一个优化器(optimizer)。
通常情况下,我们会在训练模型时使用优化器来更新模型的参数,并使用scheduler来调整学习率。常见的优化器包括SGD、Adam等,而不是MultiStepLR。
如果你想对模型的参数进行梯度清零操作,你应该使用优化器对象(如SGD或Adam)来调用zero_grad()方法,而不是MultiStepLR对象。
相关问题
AttributeError: 'float' object has no attribute 'zero_grad'
AttributeError: 'float' object has no attribute 'zero_grad' 错误通常是因为你正在尝试在一个浮点数对象上调用一个不存在的方法'zero_grad'。'zero_grad'通常是在深度学习模型中用于将梯度归零的方法。要解决这个错误,你需要确保你正在调用'zero_grad'方法的对象是一个深度学习模型的参数或优化器。
AttributeError: 'Adam' object has no attribute 'zero_grad'
对不起,我犯了一个错误。在Keras中,优化器没有 `zero_grad` 方法。相反,您可以使用 `optimizer.apply_gradients([])` 来清除梯度。以下是修改后的代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 创建生成器模型
generator = keras.Sequential([...]) # 填入生成器的层
# 创建辨别器模型
discriminator = keras.Sequential([...]) # 填入辨别器的层
# 定义损失函数
criterion = keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
# 定义优化器
optimizer_d = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001)
optimizer_g = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001)
for i in range(MAX_EPOCH):
# 为真实数据加上噪声
real_data = np.vstack([np.sin(POINT) + np.random.normal(0, 0.01, SAMPLE_NUM) for _ in range(BATCH_SIZE)])
real_data = tf.convert_to_tensor(real_data, dtype=tf.float32)
real_data = tf.Variable(real_data).to(device)
# 用随机噪声作为生成器的输入
g_noises = np.random.randn(BATCH_SIZE, N_GNET)
g_noises = tf.convert_to_tensor(g_noises, dtype=tf.float32)
g_noises = tf.Variable(g_noises).to(device)
with tf.GradientTape() as tape_d:
d_real = discriminator(real_data)
loss_d_real = criterion(d_real, true_lable)
grads_d_real = tape_d.gradient(loss_d_real, discriminator.trainable_weights)
optimizer_d.apply_gradients(zip(grads_d_real, discriminator.trainable_weights))
with tf.GradientTape() as tape_d:
fake_data = generator(g_noises)
d_fake = discriminator(fake_data)
loss_d_fake = criterion(d_fake, fake_lable)
grads_d_fake = tape_d.gradient(loss_d_fake, discriminator.trainable_weights)
optimizer_d.apply_gradients(zip(grads_d_fake, discriminator.trainable_weights))
```