AttributeError: 'MultiStepLR' object has no attribute 'zero_grad'

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

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。

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：

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))