zero_grad()
时间: 2023-09-15 22:23:28 浏览: 52
`zero_grad()` 是 PyTorch 中用于将模型参数的梯度清零的方法。在训练神经网络时,每次反向传播计算梯度后,需要将梯度清零,以避免累加梯度导致的错误更新。具体来说,`zero_grad()` 会将所有模型参数的 `.grad` 属性设置为 None 或 0。这个方法通常在每次调用 `backward()` 方法之前使用。
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pytorch中zero_grad
`zero_grad`是PyTorch中用于清空梯度的函数。在训练神经网络时,每次反向传播后都需要清空之前的梯度,避免梯度累加导致结果错误。`zero_grad`可以应用于模型参数、优化器等对象。调用方式如下:
```python
optimizer.zero_grad() # 清空优化器中的梯度
model.zero_grad() # 清空模型参数中的梯度
```
使用`zero_grad`清空梯度后,就可以重新计算新一轮的梯度并进行参数更新。
.zero_grad()
optimizer.zero_grad()函数的作用是将模型的所有参数的梯度值清零。\[1\]这个操作通常在每个batch的训练之前调用,以确保每个batch的梯度计算是独立的。\[2\]具体来说,optimizer.zero_grad()会遍历模型的所有参数,并将它们的梯度值设为0。这样做的目的是为了防止梯度在不同的batch之间累积,保证每个batch的梯度计算是独立的。这样可以避免梯度计算的错误传播和参数更新的混乱。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch-->optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()和scheduler.step()](https://blog.csdn.net/qq_41043438/article/details/123750528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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