pytorch optimizer.step()
时间: 2023-04-24 16:03:21 浏览: 71
pytorch optimizer.step() 是 PyTorch 中优化器的一个方法,用于执行一次参数更新。在训练神经网络时,我们需要定义一个优化器来更新模型的参数,而 optimizer.step() 就是用来执行这个更新操作的。具体来说,它会根据当前的梯度计算出参数的更新量,并将其加到当前的参数值上,从而得到新的参数值。这个过程通常会在每个训练批次结束后执行。
相关问题
optimizer.step()
optimizer.step() 是 PyTorch 中用于更新模型参数的函数。它一般和 optimizer.zero_grad() 配合使用,用于实现梯度下降算法中的参数更新步骤。
在使用 optimizer.step() 前,需要先调用 optimizer.zero_grad() 函数清空梯度。然后,通过调用 loss.backward() 函数计算出当前 batch 的梯度。最后,调用 optimizer.step() 函数根据梯度更新模型参数。
下面是一个 optimizer.step() 的使用示例:
```
# 创建优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 计算 loss 并进行反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
```
在这个示例中,我们使用了 SGD(随机梯度下降)优化器,学习率为 0.01。首先,我们计算出当前 batch 的损失,然后调用 loss.backward() 函数进行反向传播,计算出梯度。最后,调用 optimizer.step() 函数根据梯度更新模型参数。
optimizer.step()用法
optimizer.step() 是 PyTorch 中用于更新模型参数的函数。它一般和 optimizer.zero_grad() 配合使用,用于实现梯度下降算法中的参数更新步骤。
在使用 optimizer.step() 前,需要先调用 optimizer.zero_grad() 函数清空梯度。然后,通过调用 loss.backward() 函数计算出当前 batch 的梯度。最后,调用 optimizer.step() 函数根据梯度更新模型参数。
下面是一个 optimizer.step() 的使用示例:
```
# 创建优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 计算 loss 并进行反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
```
在这个示例中,我们使用了 SGD(随机梯度下降)优化器,学习率为 0.01。首先,我们计算出当前 batch 的损失,然后调用 loss.backward() 函数进行反向传播,计算出梯度。最后,调用 optimizer.step() 函数根据梯度更新模型参数。