“param -= lr * param.grad / batch_size”为什么要除以batch_size

将梯度除以batch_size是为了对不同的batch size进行归一化，以保证参数更新的平稳性和稳定性。如果不归一化，则在不同batch size下梯度的幅度会有很大的差异，导致参数更新过于剧烈或者过于缓慢。除以batch size后，每个样本的梯度对参数更新的影响就会变得相同，从而保证了参数更新的平稳性和稳定性。

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def sgd(params,lr,batch_size): with torch.no_grad(): for param in params: param -= lr * param .grad / batch_size param.grad.zero_()

这是一个基本的随机梯度下降（SGD）算法的实现，用于在PyTorch中更新神经网络的参数。其中，params是神经网络的参数列表，lr是学习率，batch_size是用于计算梯度的批次大小。

该函数的主要步骤如下：
1. 通过with torch.no_grad()语句块，关闭梯度计算，以减少内存占用。
2. 遍历神经网络参数列表params，对每个参数进行更新。
3. 根据SGD公式，使用参数的梯度信息和学习率lr，计算出参数的更新量，并将其减去原参数值。
4. 在更新完所有参数后，使用param.grad.zero_()将所有参数的梯度清零，以便下一轮迭代。

这个函数通常会被包含在训练循环中，用于更新模型参数，以使损失函数的值逐渐减小，从而提高模型的性能。

with torch.no_grad(): for param in params: param -= lr * param.grad / batch_size param.grad.zero_()是什么意思

这是一个基于PyTorch的梯度下降算法，用于更新神经网络参数的代码块。在这个代码中，“torch.no_grad()”表示使用上下文管理器来禁止梯度计算，从而加快程序的执行速度。在循环中，对每个参数都执行了参数更新的操作，使用了梯度信息，学习率和批次大小等参数来根据损失函数来更新。而“param.grad.zero_()”则是将参数的梯度归零，以便进行下一轮的训练。