self.optimizer.zero_grad()

时间: 2023-04-23 20:06:21 浏览: 96
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PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

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self.optimizer.zero_grad() 的意思是将优化器中的梯度清零。在深度学习中，我们通常会使用反向传播算法计算模型的梯度，然后使用优化器来更新模型的参数。在每次更新参数之前，我们需要将优化器中的梯度清零，以避免梯度累加的影响。
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pytorch classification的.py_pytorch_pytorch分类_MNISTpytorch_

super(ConvNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self....

for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64，12，307，1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

2. 然后，调用self.optimizer.zero_grad()来清零模型参数的梯度。 3. 接下来，根据self.args.teacher_forcing的值来确定是否使用"teacher forcing"的方法。如果self.args.teacher_forcing为真，则计算当前...

self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() epoch_losses = [x + y for x, y in zip(epoch_losses, losses)] tqdm_dataloader.set_description('Epoch {}, loss: {:.4f}'.format(self.epoch, loss.item())) if self.scheduler is not None: self.scheduler.step() epoch_losses = [sum(epoch_losses)] + epoch_losses return epoch_losses

在训练过程中，首先将优化器的梯度清零（self.optimizer.zero_grad()），然后计算损失关于参数的梯度（loss.backward()），接着使用优化器更新模型的参数（self.optimizer.step()）。 在每个epoch中，将每个...

for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader): user_idx, pos_idx, neg_idx = batch rep, user_pool = self.model(graph) user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] pos = rep[self.model.n_user + pos_idx] neg = rep[self.model.n_user + neg_idx] pos_preds = self.model.predict(user, pos) neg_preds = self.model.predict(user, neg) loss, losses = self.criterion(pos_preds, neg_preds, user, pos, neg) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() epoch_losses = [x + y for x, y in zip(epoch_losses, losses)] tqdm_dataloader.set_description('Epoch {}, loss: {:.4f}'.format(self.epoch, loss.item())) if self.scheduler is not None: self.scheduler.step() epoch_losses = [sum(epoch_losses)] + epoch_losses return epoch_losses

然后，调用 self.optimizer.zero_grad() 方法将模型参数的梯度置零，以便进行下一次反向传播。 接着，调用 loss.backward() 方法进行反向传播计算梯度。 然后，调用 self.optimizer.step() 方法更新模型参数...

def train(self): self.loss.step() epoch = self.scheduler.last_epoch + 1 learn_rate = self.scheduler.get_last_lr()[0] self.ckp.write_log( '[Epoch {}]\tLearning rate: {:.2e}'.format(epoch, Decimal(learn_rate)) ) self.loss.start_log() self.model.train() timer_data, timer_model = utils.timer(), utils.timer() # timer_model.tic() for batch, (lr, hr, file_names) in enumerate(self.loader_train): lr, hr = self.prepare([lr, hr]) timer_data.hold() timer_model.tic() self.optimizer.zero_grad() sr = self.model(lr) loss = self.loss(sr, hr) if loss.item() < self.args.skip_threshold * self.error_last: loss.backward() self.optimizer.step() else: print('Skip this batch {}! (Loss: {})'.format( batch + 1, loss.item() )) timer_model.hold() if (batch + 1) % self.args.print_every == 0: self.ckp.write_log('[{}/{}]\t{}\t{:.1f}+{:.1f}s'.format( (batch + 1) * self.args.batch_size, len(self.loader_train.dataset), self.loss.display_loss(batch), timer_model.release(), timer_data.release())) timer_data.tic() self.scheduler.step() self.loss.end_log(len(self.loader_train)) self.error_last = self.loss.log[-1, -1]

这段代码是在训练模型，其中self.loss.step()是更新损失函数，self.scheduler.last_epoch是获取当前epoch数，self.scheduler.get_last_lr()[0]是获取当前学习率。self.ckp.write_log()是将当前epoch数和学习率写入...

for epoch in range(self.opt.num_epoch): iterator = tqdm(self.train_dataloaders[0]) for i_batch, sample_batched in enumerate(iterator): global_step += 1 # switch model to training_tutorials mode, clear gradient accumulators self.model.train() self.optimizer.zero_grad() inputs = [sample_batched[col].to(self.opt.device) for col in self.opt.inputs_cols] outputs = self.model(inputs) targets = sample_batched['polarity'].to(self.opt.device)

接下来，全局步骤 global_step 自增1，模型切换到训练模式并清空梯度累加器 optimizer.zero_grad()。然后将样本数据放入设备中，并通过模型进行前向传播得到输出 outputs。最后将目标值 polarity 放入设备中...

代码： if self.zero_grad_before_forward: self.optimizer.zero_grad() with autocast(dtype=self.precision): loss_dict = self.model(data) if isinstance(loss_dict, torch.Tensor): losses = loss_dict loss_dict = {"total_loss": loss_dict} else: losses = sum(loss_dict.values())。autocast() 函数不支持 dtype 这个关键字参数,请使用 torch.set_default_tensor_type() 函数设置默认数据类型

抱歉，可能是我表述不清楚了。autocast() 函数的确没有 dtype 这个关键字参数，我想表达的是在使用 autocast() 函数时，可以通过设置默认的数据类型来控制数据类型的转换。具体地，可以使用 torch.set_default_dtype...

self.optimizer_G.zero_grad()解释该段代码

这段代码是用于清空生成器的梯度信息，使其准备好接收新的梯度信息，...具体来说，optimizer_G是一个优化器，用于更新生成器模型的权重参数，而zero_grad()函数则是用于清空所有权重参数的梯度，以便下一次计算梯度。

def update(self, transition_dict): states = torch.tensor(transition_dict['states'], dtype=torch.float).to(self.device) actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1, 1).to( self.device) rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], dtype=torch.float).to(self.device) dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) q_values = self.q_net(states).gather(1, actions) # Q值 # 下个状态的最大Q值 max_next_q_values = self.target_q_net(next_states).max(1)[0].view( -1, 1) q_targets = rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 - dones ) # TD误差目标 dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets)) # 均方误差损失函数 self.optimizer.zero_grad() # PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0 dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 解释

这段代码实现了DQN算法的更新步骤。 ...然后，调用backward方法进行反向传播计算梯度，并调用optimizer.step()方法更新模型的参数。 这样，通过update方法就可以对DQN算法中的Q网络进行一次更新。

def update(self, batch_size): if len(self.buffer) < batch_size: return self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon * self.epsilon_decay) state, action, reward, next_state, done = self.buffer.sample(batch_size) state = torch.FloatTensor(state)[..., :-1] action = torch.LongTensor(action) reward = torch.FloatTensor(reward) done = torch.FloatTensor(done) next_state = torch.FloatTensor(next_state)[..., :-1] q_values = self.network(state) next_q_values = self.target_network(next_state) q_value = q_values.gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) next_q_value = next_q_values.max(1)[0] expected_q_value = reward + self.gamma * next_q_value * (1 - done) loss = self.criteria(q_value, expected_q_value.detach()) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step()

你的第二个问题是关于一个更新函数。这个函数用于更新深度强化学习模型的参数。...接着，函数将优化器(optimizer)的梯度置零，进行反向传播计算梯度，并更新模型的参数。 这样，模型的参数就得到了更新。

self.entity_vec.weight.data = normalize_emb(self.entity_vec.weight.data) self.relation_vec.weight.data = normalize_emb(self.relation_vec.weight.data) self.concept_vec.weight.data[:, :-1] = normalize_emb(self.concept_vec.weight.data[:, :-1]) self.concept_vec.weight.data[:, -1] = normalize_radius(self.concept_vec.weight.data[:, -1]) self.optimizer.zero_grad() for k in range(batchSize): i = random.randint(0, self.D.trainSize - 1) if i < len(self.D.fb_r): cut = 1 - epoch * self.args.hrt_cut / nepoch pairs[0].append(self.trainHLR(i, cut)) elif i < len(self.D.fb_r) + len(self.D.instanceOf): cut = 1 - epoch * self.args.ins_cut / nepoch pairs[1].append(self.trainInstanceOf(i, cut)) else: cut = 1 - epoch * self.args.sub_cut / nepoch pairs[2].append(self.trainSubClassOf(i, cut))

这段代码看起来像是在进行一些实体关系的训练，其中包括对实体向量、关系向量和概念向量进行归一化操作，然后进行随机选择训练数据并根据不同的类型进行训练。具体来说，如果选择的数据是三元组（头实体、关系、尾...

def train(self, data_dict, **kwargs): input_data = data_dict['input_data'] label = data_dict['label'] self.model_container.set_train(['model']) if self.use_cuda: input_data, label = input_data.to(self.devices[0]), label.to(self.devices[0]) self.optimizer.zero_grad() pred = self.model_container.infer('model', input_data, False) loss = self.loss_func(pred, label) acc_1, acc_5 = accuracy(pred.cpu(), label.cpu(), topk=(1, min(5, pred.shape[-1]))) loss.backward() self.optimizer.step() if self.debug: if self.debug_input: self.inspect_input(input_data) if self.debug_labels: self.inspect_labels(pred, label, acc_1) return loss.item(), acc_1, acc_5这个函数每局是什么意思

这个函数是一个训练函数，它的作用是对输入数据进行前向传播...在反向传播时，需要首先将梯度清零，这是由optimizer控制的。最后，如果启用了debug模式，则会输出输入数据和标签，以及预测结果和实际标签的比对信息。

这段代码的作用 self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step()

首先，self.actor_optimizer.zero_grad()将Actor网络的梯度清零，以避免梯度累加导致错误的参数更新。 接着，actor_loss.backward()对Actor网络的损失函数进行反向传播，计算每个参数对损失函数的梯度。 最后...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class LSTM(nn.Module): def __init__(self, inputDim, hiddenDim, layerNum, batchSize): super(LSTM, self).__init__() self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.inputDim = inputDim self.hiddenDim = hiddenDim self.layerNum = layerNum self.batchSize = batchSize self.lstm = nn.LSTM(inputDim, hiddenDim, layerNum, batch_first = True).to(self.device) self.fc = nn.Linear(hiddenDim, 1).to(self.device) def forward(self, inputData): h0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) c0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) out, hidden = self.lstm(inputData, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def SetCriterion(self, func): self.criterion = func def SetOptimizer(self, func): self.optimizer = func def SetLstmTrainData(self, inputData, labelData): data = TensorDataset(inputData.to(device), labelData.to(device)) self.dataloader = DataLoader(data, batch_size = self.batchSize, shuffle = True) def TrainLstmModule(self, epochNum, learnRate, statPeriod): for epoch in range(epochNum): for batch_x, batch_y in self.dataloader: self.optimizer.zero_grad() output = self.forward(batch_x) loss = self.criterion(output, batch_y) loss.backward() self.optimizer.step() if epoch % statPeriod == 0: print("Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}".format(epoch + 1, epochNum, loss.item())) def GetLstmModuleTrainRst(self, verifyData): results = [] with torch.no_grad(): output = self.forward(verifyData) results = output.squeeze().tolist() # 将预测结果转换为 Python 列表 return results if __name__ == "__main__": inputDataNum = 100 timeStep = 5 inputDataDim = 10000 labelDataDim = 1 hiddenDataDim = 200 layerNum = 20 trainBatchSize = 100 epochNum = 1 learnRate = 0.01 statPeriod = 1 weightDecay = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(inputDataDim, hiddenDataDim, layerNum, trainBatchSize).to(device) model.SetCriterion(nn.MSELoss()) model.SetOptimizer(torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = learnRate, weight_decay = weightDecay)) inputData = torch.randn(inputDataNum, timeStep, inputDataDim) labelData = torch.randn(inputDataNum, labelDataDim) verifyData = inputData model.SetLstmTrainData(inputData, labelData) model.TrainLstmModule(epochNum, learnRate, statPeriod) torch.save(model.state_dict(), "lstm_model.pth") model.load_state_dict(torch.load("lstm_model.pth")) model.GetLstmModuleTrainRst(verifyData) 这段代码，为什么output = self.forward(batch_x)总是输出相同的值

在SetOptimizer方法中，你需要传入一个优化器函数，并将其赋值给self.optimizer。同样，在SetCriterion方法中，你需要传入一个损失函数并将其赋值给self.criterion。 确保在使用TrainLstmModule方法之前...

def find_preferences_2d(self, *losses): assert len(losses) >= 2 grads = [] for loss in losses: self.optimizer_actor.zero_grad() self.optimizer_critic.zero_grad() grad = torch.autograd.grad(loss, self.model.actor.parameters(), retain_graph=True, create_graph=self.adaptive)[0] torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.actor.parameters(), self.max_grad_norm) grad = torch.flatten(grad) grad = torch.squeeze(grad) grads.append(grad) total_grad = grads[1] - grads[0] print("total_grad:",total_grad) nom = torch.dot(total_grad, grads[0]) #相同类型矩阵做点积 den = torch.norm(total_grad) ** 2 eps = nom/(den + self.adam_eps) eps = torch.clamp(eps, 0, 1) pareto_loss = eps*grads[0] + (1-eps)*grads[1] pareto_loss = torch.norm(pareto_loss) ** 2 return [1-eps, eps], pareto_loss

eps的计算公式为eps = nom / (den + self.adam_eps)，其中nom是total_grad和grads[0]的点积，self.adam_eps是一个小的常数，用于避免除零错误。然后，代码使用torch.clamp函数将eps限制在0和1之间。 最后，代码计算...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}')...

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), ...

self.a_train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(-self.a_loss)用pytorch实现

self.optimizer.zero_grad() out = self.forward(x) loss = self.loss_fn(out, y) loss.backward() self.optimizer.step() return loss.item() 然后您可以使用以下代码来调用train_step方法： model...

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Argos客户端开发流程及Vue配置指南

资源摘要信息:"argos-client:客户端" 1. Vue项目基础操作 在"argos-client:客户端"项目中，首先需要进行项目设置，通过运行"yarn install"命令来安装项目所需的依赖。"yarn"是一个流行的JavaScript包管理工具，它能够管理项目的依赖关系，并将它们存储在"package.json"文件中。 2. 开发环境下的编译和热重装 在开发阶段，为了实时查看代码更改后的效果，可以使用"yarn serve"命令来编译项目并开启热重装功能。热重装(HMR, Hot Module Replacement)是指在应用运行时，替换、添加或删除模块，而无需完全重新加载页面。 3. 生产环境的编译和最小化 项目开发完成后，需要将项目代码编译并打包成可在生产环境中部署的版本。运行"yarn build"命令可以将源代码编译为最小化的静态文件，这些文件通常包含在"dist/"目录下，可以部署到服务器上。 4. 单元测试和端到端测试 为了确保项目的质量和可靠性，单元测试和端到端测试是必不可少的。"yarn test:unit"用于运行单元测试，这是测试单个组件或函数的测试方法。"yarn test:e2e"用于运行端到端测试，这是模拟用户操作流程，确保应用程序的各个部分能够协同工作。 5. 代码规范与自动化修复 "yarn lint"命令用于代码的检查和风格修复。它通过运行ESLint等代码风格检查工具，帮助开发者遵守预定义的编码规范，从而保持代码风格的一致性。此外，它也能自动修复一些可修复的问题。 6. 自定义配置与Vue框架 由于"argos-client:客户端"项目中提到的Vue标签，可以推断该项目使用了Vue.js框架。Vue是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它允许开发者通过组件化的方式构建复杂的单页应用程序。在项目的自定义配置中，可能需要根据项目需求进行路由配置、状态管理（如Vuex）、以及与后端API的集成等。 7. 压缩包子文件的使用场景 "argos-client-master"作为压缩包子文件的名称，表明该项目可能还涉及打包发布或模块化开发。在项目开发中，压缩包子文件通常用于快速分发和部署代码，或者是在模块化开发中作为依赖进行引用。使用压缩包子文件可以确保项目的依赖关系清晰，并且方便其他开发者快速安装和使用。 通过上述内容的阐述，我们可以了解到在进行"argos-client:客户端"项目的开发时，需要熟悉的一系列操作，包括项目设置、编译和热重装、生产环境编译、单元测试和端到端测试、代码风格检查和修复，以及与Vue框架相关的各种配置。同时，了解压缩包子文件在项目中的作用，能够帮助开发者高效地管理和部署代码。