pytorch梯度叠加
时间: 2023-10-16 20:16:59 浏览: 42
在PyTorch中,梯度默认是自动累加的。这意味着每次调用backward()函数时,梯度将累加到先前计算的梯度中,而不是替换它们。这种行为在训练过程中很有用,因为通常需要多次迭代来计算完整的梯度。
但是,有时候我们希望在某些情况下清除梯度累积,比如在每个epoch的开始处或在训练过程中的某个特定时间点。我们可以使用zero_grad()函数来清除梯度。
示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型
model = nn.Linear(10, 1)
# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(10):
for i in range(100):
# 清除梯度
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
x = torch.randn(10)
y = torch.randn(1)
output = model(x)
loss = criterion(output, y)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新权重
optimizer.step()
```
在上面的代码中,我们在每个batch的开始处调用了zero_grad()函数来清除梯度累积。这确保了每个batch的梯度是独立计算的。如果我们不清除梯度,那么每个batch的梯度将被累加到先前的梯度中,导致不正确的更新。